AS cwiczenia DTF

Korelacja i funkcja korelacji

Dla przypomnienia: zagadnienia te poruszane były na wykładzie

Kowariancja:

[math]\sigma _{xy} = \int {(x(t)-\bar{x}) (y(t)-\bar{y}) dt }[/math]

Kowariancja dwóch zmiennych losowych jest miarą tego na ile dwie zmienne losowe mają podobne tendencje do zmian. Przykład: w zmiennej x parami podajemy wartość pierwszej i drugiej zmiennej

x = np.array([[0, 2], [1, 1], [2, 0]]).T

W tej postaci łatwo zauważyć, że gdy pierwsza zmienna rośnie to druga maleje:

>>> x
array([[0, 1, 2],
       [2, 1, 0]])

Tę własność naszych zmiennych wyrażają elementy pozadiagonalne macierzy kowariancji:

>>> np.cov(x)
array([[ 1., -1.],
      [-1.,  1.]])

Współczynnik normalizacyjny:

[math]\sigma _{ss} = \int {\left(s(t)-\bar{s}\right)^2 dt}[/math]

Implementacja w Pythonie: numpy.cov

Korelacja

[math]\rho _{xy}= \frac{\sigma _{xy}}{\sqrt{\sigma _{xx} \sigma _{yy}}}[/math]

Implementacja w Pythonie: numpy.corrcoef

Badanie zależności między sygnałami przy pomocy funkcji korelacji

def gabor(t0=0.5, sigma = 0.1, f = 10, T = 1, Fs = 128, phi =0 ): 
	dt = 1.0/Fs
	t = np.arange(0,T,dt)
	s = np.exp( -0.5*((t-t0)/sigma)**2 )*np.cos(2*np.pi*f*t + phi)
	return (s,t)

1. wygeneruj dwa sygnały długości [math]T=2s[/math] próbkowane z częstością [math]f_s=128[/math] Hz przy uzyciu funkcji gabor. Oba gabory mają częstość [math]f=10[/math] Hz i [math]\sigma =0.1[/math] s. Oba sygnały s1 i s2 są centrowane na [math]t_0=0.5[/math] s
2. oblicz funkcję korelacji wzajemnej z = np.correlate(s1,s2,mode='full')
3. Jaka jest długość sygnału z?
4. Wykreśl w funkcji odpowiednich skal czasu na dwóch subplotach: na górnym sygnały s1 i s2 a na dolnym z.
5. Zaobserwuj położenie maksimum funkcji korelacji wzajemnej. Jaki jest związek oscylacji w funkcji korelacji wzajemnej z oscylacjami funkcji s1 i s2

Wskazówka: Związek między czasem t dla sygnałów s1 i s2 a skalą czasu dla korelacji f_corr_t można zapisać w Pythonie:

f_corr_t = np.zeros(2*len(t)-1)
f_corr_t[0:len(t)]= -t[len(t)::-1]
f_corr_t[len(t):]=t[1:]

• Powtórz punkty 1-5 zmieniając położenie sygnału s1 od 0.5 do 0.1 z krokiem 0.1, oraz sygnału s2 od 0.5 do 0.9 z krokiem 0.1. Zaobserwuj związek między położeniem maksimum funkcji korelacji wzajemnej a odległością między centrami gaborów.

• Wykonaj analogiczne iteracje zachowując stałe położenie gaborów (dla obu t0 = 0.5 zmieniaj natomiast częstość s2 [math]f[/math] od 10 Hz do 16 Hz co 2 Hz. Wymuś stały zakres osi y na -100:100(funkcja pylab.ylim((-100,100)))

*

http://localhost:8888/notebooks/Documents/Hoza/WYKLADY/ANALIZA_SYG_WIKI/cwiczenia/AR/Korelacja_i_kowariancja_demo.ipynb

Wielokanałowe modele AR

Model autoregresyjny rozpatrywaliśmy do tej pory jako proces generacji pojedynczego sygnału x. Nic jednak nie stoi na przeszkodzie, aby w chwili czasu t opisywać wartość nie jednego sygnału, ale jakiejś większej ich liczby, np. k. Możemy wtedy zapisać wzór modelu k-kanałowego jako

[math]X(t) = \sum _{i=1}^p A(i) X(t-i) +E(t)[/math]

gdzie X(t) i E(t) są wektorami odpowiednio — wartości wszystkich opisywanych modelem sygnałów (x₁, x₂, ..., x_k) w chwili czasu t i wartości k niezależnych procesów czysto losowych (ϵ₁, ϵ₂, ..., ϵ_k) w chwili czasu t:

[math]X(t)=\left(\begin{array}{l} x_1(t)\\x_2(t)\\\vdots\\x_k(t) \end{array} \right)\ \ \ E(t)=\left(\begin{array}{l} \epsilon_1(t)\\ \epsilon_2(t)\\\vdots\\ \epsilon_k(t) \end{array} \right)[/math]

Proces opisujący jednocześnie więcej niż jeden sygnał nazywamy wielokanałowym lub wielozmiennym (ang. multichannel, multivariate). Zauważmy, że (jeden) model wielokanałowy nie jest prostym powieleniem kilku modeli jednokanałowych. Tutaj współczynniki A są macierzami rozmiaru k×k, zawierającymi oprócz zależności osobno dla każdego z sygnałów (kanałów modelu) również wyrazy pozadiagonalne, opisujące zależności między sygnałami składowymi.

Wzory opisujące model w dziedzinie częstości, w szczególności wzór na transformację Fouriera sygnału X oraz na widmo S (czyli funkcję gęstości widmowej mocy) wyglądają identycznie jak w przypadku jednokanałowym z tym, że odpowiednie wielkości (A, H, S) są teraz macierzami rozmiaru k×k, natomiast X(f) i E(f) są wektorami o rozmiarze k:

[math]A(f)X(f) =E(f)[/math]

[math]X(f)=A^{-1}(f) E(f)=H(f) E(f)[/math]

[math]S(f) = X(f)X^+(f)= [/math]

[math]= H(f) E(f) [ H(f) E(f) ]^+ =[/math]

[math]= H(f) [E(f)E^+(f)] H^+(f)=[/math]

[math]= H(f)VH^+(f)[/math]

(symbol ⁺ oznacza transpozycję połączoną ze sprzężeniem zespolonym elementów macierzy).

Macierz H nazywamy macierzą przejścia modelu (ang. transfer matrix). Widzimy, że transformata Fouriera sygnału powstaje przez pomnożenie macierzy przejścia H przez transformatę Fouriera szumu E, która teoretycznie nie zależy od częstości. Oznacza to, że własności widmowe opisane współczynnikami modelu (z których wylicza się macierz przejścia) zawarte są w H.

Widmo S procesu wielokanałowego jest również macierzą rozmiaru k×k. Na przekątnej zawiera ona tzw. widma własne (ang. autospectra), a poza przekątną widma wzajemne (ang. cross-spectra) mówiące o wspólnych dla danej pary kanałów składowych w częstości.

Ponieważ macierz H zawiera w sobie związki między wszystkimi sygnałami wchodzącymi w skład opisywanego układu oraz jest ona niesymetryczna, może posłużyć do skonstruowania funkcji opisującej zależności pomiędzy sygnałami. Funkcją taką jest na przykład kierunkowa funkcja przejścia (ang. directed transfer function, DTF) opisana w wersji znormalizowanej wzorem.

[math]\gamma_{ij}(f)=\frac{\left|H_{ij}(f)\right|^2}{\sum_{m=1}^{k}\left|H_{im}(f)\right|^2}[/math]

Opisuje ona stosunek wpływu w częstości f sygnału transmitowanego z kanału j do kanału i w danym zestawie w stosunku do wszystkich wpływów transmitowanych w tej częstości do kanału i. Dzięki temu jest ona znormalizowana: jej wartości zawierają się w przedziale [0, 1]; wartość 0 oznacza brak transmisji z kanału j do kanału i, wartość bliska 1 oznacza silny przepływ sygnału w tym kierunku.

Ćwiczenia

Aby zapoznać się z działaniem funkcji DTF możemy użyć wtyczki DTF do programu Svarog. Oblicza ona znormalizowaną funkcję DTF dla wybranego zestawu kanałów wczytanych z pliku i wybranego rzędu modelu.

Sygnał testowy 1 (dane_dtf_1.bin, dane_dtf_1.xml) jest to układ 3-kanałowy, w którym kanały 1 i 3 pochodzą z zapisu EEG ludzkiego z czaszki, pierwszy z przodu głowy, drugi z tyłu głowy, kanał 2 jest zaś szumem o rozkładzie normalnym. Sygnał zbierany był w trakcie czuwania z zamkniętymi oczami, oczekujemy więc silnej składowej w paśmie alfa (8-12 Hz), która, jak jest to wiadomo, jest generowana z tyłu głowy. Jak zinterpretujesz otrzymany wynik?

*

Sygnał testowy 2 (dane_dtf_2.bin, dane_dtf_2.xml) jest to również układ 3-kanałowy, demonstrujący tzw. problem wspólnego źródła. Sygnał 1 pochodzi z rejestracji ludzkiego EEG podczas czuwania z zamkniętymi oczami, sygnał 2 to częściowo ten sam sygnał opóźniony o jedną próbkę z dodanym szumem, a sygnał 3 to sygnał 1 opóźniony o dwie próbki i z dodanym (innym) szumem. Ponieważ sygnały 2 i 3 są opóźnionymi wersjami sygnału 1 oczekujemy wykrycia transmisji 1→2 i 1→3. Pytanie jest czy powinniśmy oczekiwać transmisji 2→3? W końcu w kanale 3 jest sygnał podobny do sygnału z kanału 2 i na dodatek opóźniony w stosunku do niego o 1 próbkę.

Zaobserwuj wielkość wykrytej transmisji między sygnałami 2 a 3 w dwóch sytuacjach: gdy do analizy bierzesz tylko te dwa sygnały (2 i 3) oraz gdy do analizy brane są wszystkie trzy sygnały na raz. Czy możemy zaobserwować różnicę między sytuacją użycia pary sygnałów i informacji z pełnego układu 3-kanałowego?

[1]

Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia/AR_2