Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram
|
|
- Natálie Svobodová
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram Cíle úlohy: Rozložení elektrod při snímání EEG signálu Filtrace EEG v časové oblasti o Potlačení nf a vf rušení o Alfa aktivita o Artefakty Spektrální a korelační analýza EEG o Porovnání hemisfér Úvod Elektroencefalogram (EEG) je časovým zobrazením rozdílů elektrických potenciálů snímaných z elektrod na povrchu hlavy (skalpu), které vznikají jako důsledek spontánní elektrické aktivity mozku. Tato elektrická aktivita se dělí do několika frekvenčních pásem označovaných řeckými písmeny. Aktivita ve frekvenčním pásmu 8- Hz je označována jako alfa. Maximum je nad zadními oblastmi mozkových hemisfér, směrem dopředu této aktivity ubývá. Je přítomna v bdělém stavu při zavřených očích, v klidu a relaxaci. Tlumí se zejména zrakovými vjemy při otevřených očích a při intenzivním soustředění. Pořízení biologických signálů: bipolární svody z frontální oblasti vlevo Fp + F 3 bipolární svody z okcipitální oblasti vlevo + O referenční elektrody z levých svodů jsou u levého ucha A bipolární svody z frontální oblasti vpravo Fp + F bipolární svody z okcipitální oblasti vpravo + O referenční elektrody z pravých svodů jsou u pravého A A
2 Pořízení biologických signálů: Snímání EEG signálu probíhá vsedě, v klidu, trvá s. Z toho: sekund jsou oči zavřeny sekund jsou oči otevřeny sekund jsou oči zavřeny sekund jsou oči otevřeny a několikrát se mrkne Struktura dat: fs= Hz. sloupec Fp [µv]. sloupec -O [µv] 3. sloupec Fp [µv]. sloupec -O [µv] Data ke stažení: Praktické úkoly: ) Analyzujte vlastní nebo vybraný signál v časové oblasti: - vykreslete časový průběh EEG ze bipolárních svodů: o vykreslete i detail úseku EEG, kde je patrný přechod otevřené->zavřené oči - navrhněte filtry: o odstraňující nf a vf rušení o pásmovou propust v pásmu alfa aktivity - vykreslete časový průběh odrušeného EEG ze bipolárních svodů: o vykreslete i detail úseku EEG, kde je patrný přechod otevřené->zavřené oči - vykreslete obálku alfa aktivity EEG ) Analyzujte vlastní nebo vybraný signál ve spektrální oblasti - zobrazte spektra nefiltrovaných EEG signálů: o úseku při zavřených očích o úseku při otevřených očí 3) Analyzujte vlastní nebo vybraný signál korelační analýzou: - vyberte sekundový úsek odrušeného EEG signálu při zavřených očích - spočtěte autokorelace a výkonová spektra - spočtěte korelace a výkonové spektrální hustoty signálů z různých hemisfér Pozn.: Studenti zpracovávají signály odpovídající součtu číslic pořadového čísla (3 +3=) Teoretické úkoly: ) Definujte Fourierovu transformaci v diskrétním čase (DTFT), vychýlenou a nevychýlenou korelaci a autokorelaci. ) Jaké jsou vztahy mezi signálem, autokorelací, spektrem a výkonovou hustotou? 3) Jak se projeví šum: a) Při autokorelaci signálu b) Při korelaci dvou nezávislých signálů
3 Nápověda k úkolům: - Rušení předpokládejte na frekvencích pod nejnižší delta aktivitou (cca Hz) a nad nízkou gama aktivitou (cca 3 Hz) - Energetickou nebo výkonovou obálku alfa aktivity spočtěte ze signálu filtrovaným PP v pásmu 8-3 Hz autokorelace: Rxx=xcorr(x); korelace: Rxy=xcorr(x,y) výkonová spektrální hustota: PSD=/length(x)*abs(fft(x)).^; PSD=/length(Rxx)*abs(fft(Rxx)); f=linspace(,fs,length(x)) f=linspace(,fs,length(rxx)) Pozn.: korelační koeficient: xcorr(,'coef') Užitečné funkce: xcorr, fft, ifft
4 Datum Název úlohy Příjmení a jméno Odpovědi na teoretické otázky: ) ) 3) Analýza: figure.: Průběhy svodů EEG 5-5 EEG Fp O Fp figure.: detail přechodu otevřené->zavřené oči 5-5 EEG O O Fp 5 Fp O
5 figure 3.:Přenosové charakteristiky filtru HP, DP a PP Magnitude (db) Phase (degrees) Mezní kmitočty filtrů: figure.: odrušené EEG (HP+DP) figure 5.: detail přechodu otevřené->zavřené oči (HP+DP) Magnitude (db) Phase (degrees) EEG Magnitude (db) Phase (degrees) Fp - Fp EEG -O -O Fp O Fp O
6 figure 6.: Obálka alfa aktivity (PP+integrátor) energeticka obalka alfa aktivity.5 Fp O Fp O figure 7.: Odhad PSD pro nefiltrované svody ve frontální a okcipitální oblasti, při otevřených a zavřených očích x -9 otevřené 6 x - zavřené PSD.5 Fp Fp PSD Fp Fp 6 8 x - otevřené 6 8 x - zavřené -O -O PSD -O PSD.5 -O
7 figure 8.: Autokorelace odrušeného sekundového úseku EEG při zavřených očí z libovolného frontálního a z libovolného okcipitálního svodu; PSD -5 5 x -5 Fp 3 8 x -5 -O R xx 5 5 x -8 PSD R xx 5 5 x -9 PSD 6 8 figure 9.: Korelace odrušeného sekundového úseku EEG při zavřených očích z okcipitálních svodů, z vybraného okcipitálního svodu a z frontálního svodu z opačné hemisféry, z vybraného okcipitálního svodu a z frontálního svodu stejné hemisféry; PSD 8 x -O x -5 Fp x -5 Fp x -5 -O x -9 R xy 5 5 PSD x -5 -O x -9 R xy 5 5 PSD x -5 -O x -9 R xy 5 5 PSD 5 5 5
8 Závěr: Mimo jiné zhodnoťte: - schopnost rozpoznání alfa aktivity v zarušeném EEG - hlavní složky rušení v EEG, vliv odstranění rušení na schopnost rozpoznání alfa aktivity - změnu energie alfa aktivity v různých svodech při otevření a zavření očí - PSD v různých svodech při otevřených a zavřených očích - vzájemnou korelaci alfa aktivity různých částí mozku
8. PŘEDNÁŠKA 20. dubna 2017
8. PŘEDNÁŠKA 20. dubna 2017 EEG systém rozložení elektrod 10/20 základní typy zapojení požadavky na EEG přístroj analýza EEG a způsoby zobrazení ontogeneze normální EEG úvod ke cvičení montáž, filtrace,
VíceZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. Institut biostatistiky a analýz
ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. ELEKTROENCEFALOGRAM ELEKTROENCEFALOGRAM ELEKTROENCEFALOGRAM (EEG) je (grafická) reprezentace časové závislosti rozdílu elektrických potenciálů, snímaných z elektrod umístěných
VíceLaboratorní úloha č. 8: Polykardiografie
pletys. dech FKG EKG-II. [mv] Laboratorní úloha č. 8: Polykardiografie Úvod: Polykardiografie je současný záznam několika metod sledujících různé projevy srdečního cyklu. Základem jsou elektrokardiografie,
Vícediogram III. II. Úvod: Elektrokardiografie elektrod) potenciálu mezi danou a svorkou Amplituda [mv] < 0,25 0,8 1,2 < 0,5 Elektrická
Laboratorní úloha č.6: Elektrokardiogram a vektorkardv diogram Úvod: Elektrokardiografie je velmi jednoduché, neinvazivní vyšetření. Každý stahh srdečního svalu je doprovázen vznikem slabého elektrického
VíceElektroencefalografie. X31LET Lékařská technika Jan Havlík Katedra teorie obvodů
Elektroencefalografie X31LET Lékařská technika Jan Havlík Katedra teorie obvodů xhavlikj@fel.cvut.cz Elektroencefalografie diagnostická metoda, umožňující snímání a záznam elektrické aktivity mozku invazivní
VíceElektroencefalografie. X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů
Elektroencefalografie X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů xhavlikj@fel.cvut.cz Elektroencefalografie diagnostická metoda, umožňující snímání a záznam elektrické aktivity
VíceSignál v čase a jeho spektrum
Signál v čase a jeho spektrum Signály v časovém průběhu (tak jak je vidíme na osciloskopu) můžeme dělit na periodické a neperiodické. V obou případech je lze popsat spektrálně určit jaké kmitočty v sobě
VíceNávrh frekvenčního filtru
Návrh frekvenčního filtru Vypracoval: Martin Dlouhý, Petr Salajka 25. 9 2010 1 1 Zadání 1. Navrhněte co nejjednodušší přenosovou funkci frekvenčního pásmového filtru Dolní propusti typu Bessel, která bude
Více10. PŘEDNÁŠKA 27. dubna 2017 Artefakty v EEG Abnormální EEG abnormality základní aktivity paroxysmální abnormality epileptiformní interiktální
10. PŘEDNÁŠKA 27. dubna 2017 Artefakty v EEG Abnormální EEG abnormality základní aktivity paroxysmální abnormality epileptiformní interiktální iktální periodické Evokované potenciály sluchové (AEP) zrakové
VíceLaboratorní úloha č.4: Elektromyogram
Laboratorní úloha č.: Elektromyogram Úvod: Svaly jsou ke kontrakci stimulovány nervovými impulsy přicházejícími z centrální nervové soustavy (CNS) skrz míchu a motorické nervové kořeny, které obsahují
VíceA7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014
A7B3ZZS. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů. prosince 24 Návrhy jednoduchých filtrů Návrhy složitějších filtrů Porovnání FIR a IIR Nástroje pro návrh FIR filtrů v MATLABu Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Kvantování
Vícev Praze mezi kanály EEG Ondřej Drbal 5. ročník, stud. sk. 9
České vysoké učení technické v Praze Algoritmy pro měření zpoždění mezi kanály EEG Ondřej Drbal 5. ročník, stud. sk. 9 31. března 23 Obsah 1 Zadání 1 2 Uvedení do problematiky měření zpoždění signálů 1
VíceUŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU
UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU ANALÝZU VÍCEKANÁLOVÝCH SIGNÁLŮ Robert Háva, Aleš Procházka Vysoká škola chemicko-technologická, Abstrakt Ústav počítačové a řídicí techniky Analýza vícekanálových
VíceMonitorování kontinuálního EEG v intenzivní péči. Mgr. Moravčík Branislav, KARIM FN Brno Mgr. Flajšingrová Jana, KARIM FN Brno
Monitorování kontinuálního EEG v intenzivní péči Mgr. Moravčík Branislav, KARIM FN Brno Mgr. Flajšingrová Jana, KARIM FN Brno Elektroencefalografie - EEG definice Registruje časoprostorové změny mozkových
VíceÚvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška
Metody zpracování biosignálů 6. přednáška 1 Biosignály Živé objekty produkují signály biologického původu. Tyto signály mohou být elektrické (např. elektrické potenciály vznikající při svalové činnosti),
VíceElektroencefalografie
Elektroencefalografie EEG vzniká součinností neuronů thalamu a kortexu thalamus - funkce generátoru rytmů hlavní zdroj EEG - elektrická aktivita synaptodendritických membrán v povrchních vrstvách kortexu
VíceMěřená veličina. Rušení vyzařováním: magnetická složka (9kHz 150kHz), magnetická a elektrická složka (150kHz 30MHz) Rušivé elektromagnetické pole
13. VYSOKOFREKVENČNÍ RUŠENÍ 13.1. Klasifikace vysokofrekvenčního rušení Definice vysokofrekvenčního rušení: od 10 khz do 400 GHz Zdroje: prakticky všechny zdroje rušení Rozdělení: rušení šířené vedením
VíceKomplexní obálka pásmového signálu
České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická X37SGS Signály a systémy Komplexní obálka pásmového signálu Daniel Tureček 8.11.8 1 Úkol měření Nalezněte vzorky komplexní obálky pásmového
Vícefiltry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák
filtry FIR 1) Maximální překývnutí amplitudové frekvenční charakteristiky dolní propusti FIR řádu 100 je podle obr. 1 na frekvenci f=50hz o velikosti 0,15 tedy 1,1dB; přechodové pásmo je v rozsahu frekvencí
VíceLineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita
Lineární a adpativní zpracování dat 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály, systémy, jejich vlastnosti a popis v časové
VíceBioelektromagnetismus. Zdeněk Tošner
Bioelektromagnetismus Zdeněk Tošner Bioelektromagnetismus Elektrické, elektromagnetické a magnetické jevy odehrávající se v biologických tkáních elektromagnetické vlastnosti tkání chování vzrušivých tkání
VíceSIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY
SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY TEMATICKÉ OKRUHY Signály se spojitým časem Základní signály se spojitým časem (základní spojité signály) Jednotkový skok σ (t), jednotkový impuls (Diracův impuls)
Víceteorie elektronických obvodů Jiří Petržela analýza šumu v elektronických obvodech
Jiří Petržela co je to šum? je to náhodný signál narušující zpracování a přenos užitečného signálu je to signál náhodné okamžité amplitudy s časově neměnnými statistickými vlastnostmi kde se vyskytuje?
VíceA/D převodníky - parametry
A/D převodníky - parametry lineární kvantování -(kritériem je jednoduchost kvantovacího obvodu), parametry ADC : statické odstup signálu od kvantizačního šumu SQNR, efektivní počet bitů n ef, dynamický
VíceOndřej Drbal. K Katedra teorie obvodů, Fakulta elektrotechnická
VYBRANÉ METODY PRO MĚŘENÍ ZPOŽDĚNÍ MEZI SIGNÁLY EEG Ondřej Drbal K13131 - Katedra teorie obvodů, Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Abstrakt V dnešní době je využívána výpočetní
Více31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014
3ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 24 SPEKTRÁLNÍ ANALÝZA Fourierovy řady Diskrétní Fourierovy řady Fourierova transformace Diskrétní Fourierova transformace Spektrální analýza Zobrazení signálu ve frekvenční
VíceÚloha D - Signál a šum v RFID
1. Zadání: Úloha D - Signál a šum v RFID Změřte úrovně užitečného signálu a šumu v přenosovém řetězci systému RFID v závislosti na čtecí vzdálenosti. Zjistěte maximální čtecí vzdálenost daného RFID transpondéru.
Vícedoc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1
doc. Dr. Ing. Elias TOMEH e-mail: elias.tomeh@tul.cz Elias Tomeh / Snímek 1 Frekvenční spektrum Dělení frekvenčního pásma (počet čar) Průměrování Časovou váhovou funkci Elias Tomeh / Snímek 2 Vzorkovací
VíceVYŠETŘENÍ NERVOVÉHO SYSTÉMU. seminář z patologické fyziologie
VYŠETŘENÍ NERVOVÉHO SYSTÉMU seminář z patologické fyziologie Osnova Morfologické vyšetřovací metody (zobrazovací diagnostika) 1 Počítačová (výpočetní) tomografie 2 Pozitronová emisní tomografie (PET) 3
VíceAUTOMATICKÁ SEGMENTACE DAT EEG
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT
Více3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU
3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU V současné době se pro potlačení šumu u řečového signálu používá mnoho různých metod. Jedná se například o metody spektrálního odečítání, Wienerovy filtrace,
VíceVOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ
VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSOVÝCH SIGNÁLŮ Jiří TŮA, VŠB Technická univerzita Ostrava Petr Czyž, Halla Visteon Autopal Services, sro Nový Jičín 2 Anotace: Referát se zabývá
Vícer Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr.2.16, je-li vstupem napě tí u 1 a výstupem napě tí u 2. Uvaž ujte R = 1Ω, L = 1H a C = 1F.
Systé my, procesy a signály I - sbírka příkladů NEŘ EŠENÉPŘ ÍKADY r 223 Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr26, je-li vstupem napě tí u a výstupem napě tí Uvaž ujte Ω, H a F u u u a) b) c) u u u d)
Vícemalý TesT Použité zkratky: OO - otevřené oči, ZO - zavřené oči, FO - fokus
BRAINFEEDBACK IV. TEST. jihlava@bfb-institut.com VEŘEJNÁ VERZE malý TesT Použité zkratky: OO - otevřené oči, ZO - zavřené oči, FO - fokus BFB TesT Jméno Příjmení email Datum Srdečně Vás vítáme na čtvrté
VíceKomprese dat Obsah. Komprese videa. Radim Farana. Podklady pro výuku. Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3.
Komprese dat Radim Farana Podklady pro výuku Obsah Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3. Komprese videa Velký objem přenášených dat Typický televizní signál - běžná evropská norma pracuje
VíceCvi ení 2. Cvi ení 2. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 5, 2018
Modelování systém a proces Mgr. Lucie Kárná, PhD karna@fd.cvut.cz March 5, 2018 1 Gracké moºnosti Matlabu 2 Zobrazení signálu 3 4 Analýza signálu Gracké moºnosti Matlabu Základní gracké p íkazy I Graf
VíceMĚŘENÍ ÚHLOVÝCH KMITŮ ZA ROTACE
26. mezinárodní konference DIAGO 27 TECHNICKÁ DIAGNOSTIKA STROJŮ A VÝROBNÍCH ZAŘÍZENÍ MĚŘENÍ ÚHLOVÝCH KMITŮ ZA ROTACE Jiří TŮMA VŠB Technická Univerzita Ostrava Osnova Motivace Kalibrace měření Princip
Více6.4 Zpracování elektroencefalografických záznamů pomocí umělých neuronových sítí
PŘÍKLADY APLIKACÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ 136 Důležité je, jako ve všech úlohách, ve kterých aplikujeme UNS, předzpracování dat. Do oblasti predikce časových řad patří např. systémy pro odhad vývoje zahraničního
Více31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE 2006/2007 31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing Vypracoval: Ivo Vágner Email: Vagnei1@seznam.cz 1/7 Převod analogového signálu na digitální Složité operace,
VíceŻpracování signálů a obrazů. 3. Korelační metody ... Petr Česák
Żpracování signálů a obrazů 3. Korelační metody.......... Petr Česák Zimní semestr 2002/2003 . 3. Korelační metody Korelační metody, zvyšování poměru signál/šum ZADÁNÍ Účelem cvičení je demonstrovat možnosti
VíceRestaurace (obnovení) obrazu při známé degradaci
Restaurace (obnovení) obrazu při známé degradaci Václav Hlaváč České vysoké učení technické v Praze Centrum strojového vnímání (přemosťuje skupiny z) Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky
Vícefluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot Heart Rate Variability) je jev, který
BIOLOGICKÉ A LÉKAŘSKÉ SIGNÁLY VI. VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU, tj. fluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot okamžité
VíceZákladní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II.
A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Přednáška č. 8 Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. Radek Sedláček, katedra měření, ČVUT FEL, 2015 Obsah přednášky Převzorkování decimace,
VíceMotivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 7 2 Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky (momenty) Matematická definice korelační
VíceLaboratorní úloha č. 9: Elektrookulogram ø
Laboratorní úloha č. 9: Elektrookulogram Cíle úlohy: podstata a snímání EOG základní typy očních pohybů o volní a mimovolní fixace při sledování pohybujícího se objektu o skokové změny zaměření pohledu
Víceochranným obvodem, který chrání útlumové články před vnějším náhodným přetížením.
SG 2000 je vysokofrekvenční generátor s kmitočtovým rozsahem 100 khz - 1 GHz (s option až do 2 GHz), s možností amplitudové i kmitočtové modulace. Velmi užitečnou funkcí je také rozmítání výstupního kmitočtu
VíceLaboratorní úloha 7 Fázový závěs
Zadání: Laboratorní úloha 7 Fázový závěs 1) Změřte regulační charakteristiku fázového závěsu. Změřené průběhy okomentujte. Jaký vliv má na dynamiku filtr s různými časovými konstantami? Cíl měření : 2)
Více1 Zpracování a analýza tlakové vlny
1 Zpracování a analýza tlakové vlny 1.1 Cíl úlohy Prostřednictvím této úlohy se naučíte a zopakujete: analýzu biologických signálů v časové oblasti, analýzu biologických signálů ve frekvenční oblasti,
VíceZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma
ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH SYSTÉMŮ UŽITÍM FFT Jiří Tůma Štramberk 1997 ii Anotace Cílem této knihy je systematicky popsat metody analýzy signálů z mechanických systémů a strojních zařízení. Obsahem
VíceParametrické přístupy k filtraci ultrazvukových signálů
České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra měření Parametrické přístupy k filtraci ultrazvukových signálů Bakalářská práce Luboš Kocourek 2010 Studijní program: Elektrotechnika
Více5. PŘEDNÁŠKA 21. března Signály srdce I
5. PŘEDNÁŠKA 21. března 2019 Signály srdce I Převodní systém srdeční 12ti svodový EKG systém Vznik EKG křivky Analýza EKG v časové oblasti Elektrická osa srdeční Rušení a filtrace EKG signálu SRDCE Vena
VíceDIPLOMOVÁ PRÁCE Lock-in zesilovač 500 khz 10 MHz
DIPLOMOVÁ PRÁCE Lock-in zesilovač 500 khz 10 MHz Petr Sládek Princip a použití lock-in zesilovače Im koherentní demodulátor f r velmi úzkopásmový Re příjem typ. 0,01 Hz 3 Hz zesilování harmonických měřený
VíceBiosignál snímání, zpracování, hodnocení
Biosignál snímání, zpracování, hodnocení MICHAL HUPTYCH Katedra kybernetiky, FEL, ČVUT Přehled přednášky Přehled biologických signálů Snímání biologických signálů Základy zpracování Předzpracování signálu
VíceAnalýza a zpracování signálů. 1. Úvod
Analýza a zpracování signálů 1. Úvod DSP matematická a algoritmická manipulace s číslicovými signály jejímž cílem je extrahovat důležité informace, které jsou přenášeny signálem Vstupní signál Zpracovaný
VíceSpektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM
Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace Honza Černocký, ÚPGM Povídání o cosinusovce 2 Argument cosinusovky 0 2p a pak každé 2p perioda 3 Cosinusovka s diskrétním časem Úkol č. 1: vyrobit
VíceKategorie M. Test. U všech výpočtů uvádějte použité vztahy včetně dosazení! 1 Sběrnice RS-485 se používá pro:
Krajské kolo soutěže dětí a mládeže v radioelektronice, Vyškov 2009 Test Kategorie M START. ČÍSLO BODŮ/OPRAVIL U všech výpočtů uvádějte použité vztahy včetně dosazení! 1 Sběrnice RS-485 se používá pro:
Více1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15
Úvodní poznámky... 11 1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 1.1 Základní pojmy... 15 1.2 Aplikační oblasti a etapy zpracování signálů... 17 1.3 Klasifikace diskretních
VíceČíslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.
Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza www.kme.zcu.cz/kmet/exm 1 Obsah prezentace 1. Úvod a motivace 2. Data v časové a frekvenční oblasti 3. Fourierova analýza teoreticky 4. Fourierova analýza
VíceSnímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů
Snímání biologických signálů A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů horcik@fel.cvut.cz Snímání biologických signálů problém: převést co nejvěrněji spojitý signál do číslicové podoby
VíceMerkur perfekt Challenge Studijní materiály
Merkur perfekt Challenge Studijní materiály T: 541 146 120 IČ: 00216305, DIČ: CZ00216305 / www.feec.vutbr.cz/merkur / steffan@feec.vutbr.cz 1 / 10 Název úlohy: Svalem na robota Anotace: Úkolem týmu je
VícePři návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:
Návrh FIR filtrů Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy: volba frekvenční odezvy požadovaného filtru; nejčastěji volíme ideální charakteristiku normovanou k Nyquistově frekvenci, popř.
Více13. Další měřicí přístroje, etalony elektrických veličin.
13. Další měřicí přístroje, etalony elektrických veličin. přednášky A3B38SME Senzory a měření zdroje převzatých obrázků: pokud není uvedeno jinak, zdrojem je monografie Haasz, Sedláček: Elektrická měření
VíceNeurofeedback. Úvod. Princip
Radek Procházka prochra4@fel.cvut.cz Neurofeedback Úvod Neurofeedback je moderní terapeutická metoda, používaná k léčbě či alespoň potlačení příznaků poruch soustředění, hyperaktivity a epilepsie, zejména
VíceKontinuální EEG v intenzivní péči. Mgr. Moravčík Branislav, KARIM FN Brno
Kontinuální EEG v intenzivní péči Mgr. Moravčík Branislav, KARIM FN Brno Elektroencefalografie - definice Registruje časoprostorové změny mozkových biopotenciálů vzniklých na základě kontinuální aktivity
VíceÚvod do zpracování signálů
1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování
VíceVlastnosti a modelování aditivního
Vlastnosti a modelování aditivního bílého šumu s normálním rozdělením kacmarp@fel.cvut.cz verze: 0090913 1 Bílý šum s normálním rozdělením V této kapitole se budeme zabývat reálným gaussovským šumem n(t),
VíceZvuk. 1. základní kmitání. 2. šíření zvuku
Zvuk 1. základní kmitání - vzduchem se šíří tlakové vzruchy (vzruchová vlna), zvuk je systémem zhuštěnin a zředěnin - podstatou zvuku je kmitání zdroje zvuku a tím způsobené podélné vlnění elastického
VíceRekurentní filtry. Matlab
Rekurentní filtry IIR filtry filtry se zpětnou vazbou a nekonečnou impulsní odezvou Výstupní signál je závislý na vstupu a minulém výstupu. Existují různé konvence zápisu, pozor na to! Někde je záporná
VíceLineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti
Lineární a adaptivní zpracování dat 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti Daniel Schwarz Osnova Opakování: systémy a jejich popis v časové oblasti Fourierovy řady Frekvenční charakteristika systémů
VíceProcessing of EEG Data Marek Penhaker Konference IT4Innovations, Ostrava 21. 10. 2013
Processing of EEG Data Marek Penhaker Konference IT4Innovations, Ostrava 21. 10. 2013 Podstata biologických signálů Signál nosič informace Biosignál signál, který je generovaný živým organismem Rozdělení
Vícenávrh, simulace a implementace
Konstrukce Telekomunikačních Zařízení Projekt 1 návrh, simulace a implementace analogových filtrů Ondřej Zub (ozub81@seznam.cz) 2. dubna 2005 Cílem projektu je seznámit se prakticky s programovatelnými
VíceAPLIKACE ALGORITMŮ ČÍSLICOVÉHO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ 1. DÍL
David Matoušek, Bohumil Brtník APLIKACE ALGORITMÙ ÈÍSLICOVÉHO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLÙ 1 Praha 2014 David Matoušek, Bohumil Brtník Aplikace algoritmù èíslicového zpracování signálù 1. díl Bez pøedchozího písemného
VíceSIMULTÁNNÍ EEG-fMRI. EEG-fMRI. Radek Mareček MULTIMODÁLNÍ FUNKČNÍ ZOBRAZOVÁNÍ. EEG-fMRI. pozorování jevu z různých úhlú lepší pochopení
SIMULTÁNNÍ Radek Mareček MULTIMODÁLNÍ FUNKČNÍ ZOBRAZOVÁNÍ pozorování jevu z různých úhlú lepší pochopení některé jevy jsou lépe pozorovány pomocí jedné modality, pozorovatele však zajímá informace obsažená
VíceFILTRACE VE FOURIEROVSKÉM SPEKTRU
1/18 FILTRACE VE FOURIEROVSKÉM SPEKTRU (patří do lineárních integrálních transformací) Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz
VícePŘEDZPRACOVÁNÍ EKG SIGNÁLU PRO DETEKCI VÝZNAMNÝCH BODŮ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT
VíceOperační zesilovač, jeho vlastnosti a využití:
Truhlář Michal 6.. 5 Laboratorní práce č.4 Úloha č. VII Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití: Úkol: Zapojte operační zesilovač a nastavte jeho zesílení na hodnotu přibližně. Potvrďte platnost
VíceMěření na nízkofrekvenčním zesilovači. Schéma zapojení:
Číslo úlohy: Název úlohy: Jméno a příjmení: Třída/Skupina: / Měřeno dne: Měření na nízkofrekvenčním zesilovači Spolupracovali ve skupině Zadání úlohy: Na zadaném Nf zesilovači proveďte následující měření
VíceBiofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011
pro obor Ošetřovatelská péče v gerontologii Biofyzikální ústav LF MU Brno jarní semestr 2011 Obsah letmý dotyk teorie systémů klasifikace a analýza biosignálů Co je signál? Co je biosignál? Co si počít
VíceP7: Základy zpracování signálu
P7: Základy zpracování signálu Úvodem - Signál (lat. signum) bychom mohli definovat jako záměrný fyzikální jev, nesoucí informaci o nějaké události. - Signálem je rovněž funkce, která převádí nezávislou
VíceP9 Provozní tvary kmitů
P9 Provozní tvary kmitů (měření a vyhodnocení) Pozn. Matematické základy pro tuto přednášku byly uvedeny v přednáškách Metody spektrální analýzy mechanických systémů Co jsou provozní tvary kmitů? Provozní
VíceOsnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky
Pulsní kódová modulace, amplitudové, frekvenční a fázové kĺıčování Josef Dobeš 24. října 2006 Strana 1 z 16 Základy radiotechniky 1. Pulsní modulace Strana 2 z 16 Pulsní šířková modulace (PWM) PAM, PPM,
VíceDetekce korové aktivity vyvolané míšním neurostimulátorem u pacientů trpících nezvladatelnou neuropatickou bolestí
Detekce korové aktivity vyvolané míšním neurostimulátorem u pacientů trpících nezvladatelnou neuropatickou bolestí Lukáš Svoboda 1, Pavel Sovka 1, Andrej Stančák 1 České vysoké učení technické v Praze,
VíceČíslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Ing. Radek Sedláček, Ph.D., katedra měření K13138 Číslicová filtrace FIR filtry IIR filtry Tyto materiály vznikly za podpory Fondu rozvoje
VíceHough & Radon transform - cvičení
Hough & Radon transform - cvičení ROZ UTIA - ZOI Adam Novozámský (novozamsky@utia.cas.cz) Motivace Co to je Houghova transformace a k čemu se používá?: metoda pro nalezení parametrického popisu objektů
Vícedo magisterské etapy programu ELEKTRONIKA A KOMUNIKACE
JMÉNO A PŘÍJMENÍ: 1 VZOROVÝ TEST K PŘIJÍMACÍ ZKOUŠCE do magisterské etapy programu ELEKTRONIKA A KOMUNIKACE Odpovědi na otázky pište do volného místa za každou otázkou. Pro pomocné výpočty použijte čistou
VíceKatedra biomedicínské techniky
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ Katedra biomedicínské techniky BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2008 Jakub Schlenker Obsah Úvod 1 1 Teoretický úvod 2 1.1 Elektrokardiografie............................
VíceFiltrace obrazu ve frekvenční oblasti
Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti Václav Hlaváč České vysoké učení technické v Praze Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky 166 36 Praha 6, Jugoslávských partyzánů 1580/3 http://people.ciirc.cvut.cz/hlavac,
VíceA7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014
A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 214 A-D převod Vzorkování aliasing vzorkovací teorém Kvantování Analýza reálných signálů v časové oblasti řečové signály biologické signály ---> x[n] Analogově-číslicový
VíceAutomatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností
Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností různých přístrojů a zařízení. (Mechanizace, Automatizace, Komplexní automatizace) Kybernetika je Věda, která zkoumá obecné
VíceAnalýza a zpracování digitálního obrazu
Analýza a zpracování digitálního obrazu Úlohy strojového vidění lze přibližně rozdělit do sekvence čtyř funkčních bloků: Předzpracování veškerých obrazových dat pomocí filtrací (tj. transformací obrazové
VíceAnalogové modulace. Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206
EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Analogové modulace PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206 Modulace Co je to modulace?
VíceSYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ
SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ R. Čmejla Fakulta elektrotechnická, ČVUT v Praze Abstrakt Příspěvek pojednává o technikách číslicové audio syntézy vyučovaných v předmětu Syntéza multimediálních signálů na Elektrotechnické
Vícekatedra technických zařízení budov, fakulta stavební ČVUT TZ 31: Vzduchotechnika cvičení č.1 Hluk v vzduchotechnice vypracoval: Adamovský Daniel
Úvod Legislativa: Nařízení vlády č. 502/2000 Sb o ochraně zdraví před nepříznivými účinky hluku a vibrací + novelizace nařízením vlády č. 88/2004 Sb. ze dne 21. ledna 2004. a) hlukem je každý zvuk, který
VíceBiofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno. prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011
Využití v biomedicíně III Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011 Zpracování přirozeného obrazu Za přirozený obraz považujeme snímek
VícePSK1-5. Frekvenční modulace. Úvod. Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka. Název školy: Vzdělávací oblast:
PSK1-5 Název školy: Autor: Anotace: Vzdělávací oblast: Předmět: Tematická oblast: Výsledky vzdělávání: Klíčová slova: Druh učebního materiálu: Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova
Vícezákladní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 4 2 Číslicové filtry typu FIR a IIR definice operace filtrace základní rozdělení FIR, IIR základní vlastnosti, používané struktury filtrů návrhové prostředky
VíceSPM od A do Z. pozadí metody SPM. SPM od A do Z. Copyright SPM Instrument
pozadí metody SPM Copyright SPM Instrument 2013 1 VIBRACE cyklický pohyb stroje nebo části stroje z jeho klidové resp. neutrální pozice. O charakteru vibrací rozhodují 4 faktory: budící síla (např. nevývaha)
VíceElektrofyziologické metody a studium chování a paměti
Elektrofyziologické metody a studium chování a paměti EEG - elektroencefalogram Skalpové EEG Intrakraniální EEG > 1 cm < 1 cm Lokální potenciály Extracelulární akční potenciály ~ 1 mm ~ 1 um EEG - elektroencefalogram
VíceAnalogově číslicové převodníky
Verze 1 Analogově číslicové převodníky Doplněná inovovaná přednáška Zpracoval: Vladimír Michna Pracoviště: Katedra textilních a jednoúčelových strojů TUL Tento materiál vznikl jako součást projektu In-TECH
VíceTeorie elektronických obvodů (MTEO)
Teorie elektronických obvodů (MTEO) Laboratorní úloha číslo 10 návod k měření Filtr čtvrtého řádu Seznamte se s principem filtru FLF realizace a jeho obvodovými komponenty. Vypočtěte řídicí proud všech
Více