STATLAB/Zadanie zaliczeniowe6: Różnice pomiędzy wersjami
m |
|||
| (Nie pokazano 9 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika) | |||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
| + | |||
| + | <br> | ||
| + | <hr> | ||
| + | Projekt proszę przygotować w postaci '''notebooka''' z opisem poszczególnych kroków i własnych przemyśleń. Gotowy projekt proszę przesłać za pomocą systemu kampus. | ||
| + | <hr> | ||
| + | |||
= Problem = | = Problem = | ||
W naturalnym śnie zdrowego człowieka występuje około czterech cykli pogłębiania się i spłycania snu. | W naturalnym śnie zdrowego człowieka występuje około czterech cykli pogłębiania się i spłycania snu. | ||
| Linia 13: | Linia 19: | ||
= Wymagania co do projektu = | = Wymagania co do projektu = | ||
| − | Projekt powinien prezentować i porównać wyniki dwóch klasyfikatorów. Więcej o klasyfikatorach wrzecion można przeczytać w [ | + | Projekt powinien prezentować i porównać wyniki dwóch klasyfikatorów. Więcej o klasyfikatorach wrzecion można przeczytać w [1] |
==Pierwszy klasyfikator: == | ==Pierwszy klasyfikator: == | ||
* filtruj sygnał filtrem pasmowo-przepustowym w paśmie 11-16 Hz | * filtruj sygnał filtrem pasmowo-przepustowym w paśmie 11-16 Hz | ||
* przefiltrowany sygnał podnieś do kwadratu i przefiltruj filtrem dolnoprzepustowym z częstością odcięcia 10 Hz | * przefiltrowany sygnał podnieś do kwadratu i przefiltruj filtrem dolnoprzepustowym z częstością odcięcia 10 Hz | ||
| + | * spierwiastkuj uzyskany sygnał | ||
* wyszukaj momenty, w których sygnał ten przekracza wartość 5 mikroVoltów na okresy dłuższe niż 0.5 s. | * wyszukaj momenty, w których sygnał ten przekracza wartość 5 mikroVoltów na okresy dłuższe niż 0.5 s. | ||
* te okresy to wyszukane tą techniką wrzeciona | * te okresy to wyszukane tą techniką wrzeciona | ||
==Drugi klasyfikator == | ==Drugi klasyfikator == | ||
| − | * wykonaj dekompozycję MP sygnału dzielonego na 20 sek. epoki (30 epok). Więcej o dekompozycji MP w [ | + | * wykonaj dekompozycję MP sygnału dzielonego na 20 sek. epoki (30 epok). Więcej o dekompozycji MP w [2]. |
| − | * wykonaj ją dla dwóch wartości parametrów 'energyError' = {0.1, 0.01} | + | * wykonaj ją dla dwóch wartości parametrów 'energyError' = {0.1, 0.01}. Ponieważ obliczenia na laptopach mogą trwać dość długo to jeśli ktoś woli skorzystać z gotowych ksiązek to można je pobrać tu: |
| − | * | + | ** 'energyError' = {0.1}: https://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/MP_projekt/inb14_fragment_smp_01.db |
| + | ** 'energyError' = {0.01}: 0.01} https://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/MP_projekt/inb14_fragment_smp_001.db | ||
| + | ** przykładowy konfig do obliczeń 0.01: https://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/MP_projekt/inb14_0_01.cfg | ||
| + | * wymuś 50 iteracji na epokę | ||
* wykonaj mapy czas-częstość na podstawie uzyskanych dekompozycji | * wykonaj mapy czas-częstość na podstawie uzyskanych dekompozycji | ||
* przeglądajac parametry atomów, wyszukaj te, które spełniają defnicję wrzeciona (częstość z przedziału 11-16 Hz, czas trwania>0.5 s). | * przeglądajac parametry atomów, wyszukaj te, które spełniają defnicję wrzeciona (częstość z przedziału 11-16 Hz, czas trwania>0.5 s). | ||
Aktualna wersja na dzień 10:36, 2 lut 2021
Projekt proszę przygotować w postaci notebooka z opisem poszczególnych kroków i własnych przemyśleń. Gotowy projekt proszę przesłać za pomocą systemu kampus.
Spis treści
Problem
W naturalnym śnie zdrowego człowieka występuje około czterech cykli pogłębiania się i spłycania snu. W każdym cyklu, zapisach EEG ze snu, wyróżnia się tzw. stadia snu odpowiadające różnej jego głębokości. W szczególności stadium II charakteryzuje się występowaniem tzw. wrzecion snu, czyli widocznych w zapisie struktur o częstości 11-16Hz i trwających powyżej 0.5s. Zadaniem projektowym będzie napisanie detektora wrzecion. Osobom zainteresowanym znaczeniem wrzecion i snu polecamy lekturę np. [3].
Dane
Jako przykładowe dane weźmiemy fragment (600 s.) sygnału EEG ze stadium II snu.
Proszę go ściągnąć i zapisać w lokalnym katalogu.
- Plik zawiera jeden kanał C3-A2.
- Częstość próbkowania 128Hz.
- Format 4-bajtowe floaty (dtype = 'float32') zapisane jako little-endian.
Wymagania co do projektu
Projekt powinien prezentować i porównać wyniki dwóch klasyfikatorów. Więcej o klasyfikatorach wrzecion można przeczytać w [1]
Pierwszy klasyfikator:
- filtruj sygnał filtrem pasmowo-przepustowym w paśmie 11-16 Hz
- przefiltrowany sygnał podnieś do kwadratu i przefiltruj filtrem dolnoprzepustowym z częstością odcięcia 10 Hz
- spierwiastkuj uzyskany sygnał
- wyszukaj momenty, w których sygnał ten przekracza wartość 5 mikroVoltów na okresy dłuższe niż 0.5 s.
- te okresy to wyszukane tą techniką wrzeciona
Drugi klasyfikator
- wykonaj dekompozycję MP sygnału dzielonego na 20 sek. epoki (30 epok). Więcej o dekompozycji MP w [2].
- wykonaj ją dla dwóch wartości parametrów 'energyError' = {0.1, 0.01}. Ponieważ obliczenia na laptopach mogą trwać dość długo to jeśli ktoś woli skorzystać z gotowych ksiązek to można je pobrać tu:
- 'energyError' = {0.1}: https://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/MP_projekt/inb14_fragment_smp_01.db
- 'energyError' = {0.01}: 0.01} https://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/MP_projekt/inb14_fragment_smp_001.db
- przykładowy konfig do obliczeń 0.01: https://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/MP_projekt/inb14_0_01.cfg
- wymuś 50 iteracji na epokę
- wykonaj mapy czas-częstość na podstawie uzyskanych dekompozycji
- przeglądajac parametry atomów, wyszukaj te, które spełniają defnicję wrzeciona (częstość z przedziału 11-16 Hz, czas trwania>0.5 s).
Prezentacja wyników
- Przygotuj prezentację wyników umożliwiającą porównanie wzrokowe tego co wskazały oba detektory z oryginalnym sygnałem i z reprezentacją czas-częstość uzyskaną z MP.
- W jakich sytuacjach wskazania detektorów są zgodne, a w jakich sprzeczne?
- Jak ta zgodność zależy od wsp. energyError?
- Jakie własności ma zastosowany filtr?
Literatura
1) Durka PJ, Malinowska U, Zieleniewska M, O’Reilly C, Różański PT, Żygierewicz J. Spindles in Svarog: framework and software for parametrization of EEG transients. Frontiers in Human Neuroscience. 2015;9:258. doi:10.3389/fnhum.2015.00258. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4424848/
2) Rafał Kuś, Piotr T. Różański and Piotr J. Durka "Multivariate matching pursuit in optimal Gabor dictionaries: mathematical foundations and software for EEG/MEG" BioMedical Engineering OnLine 2013 [1]
3) https://papers.cnl.salk.edu/PDFs/Why%20Do%20We%20Sleep_%202000-3536.pdf
