1 / 22

Ekstrakcja i selekcja cech na użytek interfejsu mózg-komputer (Wybielenie sygnału EEG)

Ekstrakcja i selekcja cech na użytek interfejsu mózg-komputer (Wybielenie sygnału EEG). Marcin Kołodziej. POLITECHNIKA WARSZAWSKA. ZAKŁAD SYSTEMÓW INFORMACYJNO-POMIAROWYCH. Problem rejestracji sygnału EEG. X 1 = 0.1 * S 1 + 0.9 * S 2 + 0.2 * S 3. X 2 = 0.3 * S 1 + 0.5 * S 2 + 0.8 * S 3.

noble-kidd
Télécharger la présentation

Ekstrakcja i selekcja cech na użytek interfejsu mózg-komputer (Wybielenie sygnału EEG)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Ekstrakcja i selekcja cech na użytek interfejsu mózg-komputer(Wybielenie sygnału EEG) Marcin Kołodziej POLITECHNIKA WARSZAWSKA ZAKŁAD SYSTEMÓW INFORMACYJNO-POMIAROWYCH

  2. Problem rejestracji sygnału EEG X1=0.1*S1+0.9*S2+0.2*S3 X2=0.3*S1+0.5*S2+0.8*S3 S2 X3=0.7*S1+0.3*S2+0.3*S3 X=AS S3 S1

  3. Separacja sygnału s(t) = y(t)

  4. x1 x2 t t

  5. x2 x1

  6. Wybielanie sygnału (prewhitening, sphering) • Wektor y o zerowej wartości średniej jest nazywany białym, jeśli jego macierz kowariancji (korelacji) definiowana jako wartość oczekiwana Rxx= E {yyT} jest macierzą jednostkową • Dowolny ciąg wektorów x(k) o zerowej wartości średniej można przekształcić do ciągu wektorów y typu białego przez następującą transformację liniową: y = W x

  7. Wybielanie sygnału cd.. • Macierz W jest nazywana macierzą wybielającą. Jej wybór musi być tak przeprowadzony, aby macierz Rxx została przetransformowana w macierz jednostkową Ryy • Ryy= E{yyT} = E{WxxTWT} = E{WRxxWT} = 1 • Rxx= VxLxVxT • W = Lx-1/2 VxT

  8. Procedura wybielania danych 1) Wyznaczenie macierzy korelacji Rxx 2) Dekompozycja macierzy Rxx według wartości własnych Rxx= VxLx VxT

  9. Procedura wybielania danych cd.. 3) Obliczenie macierzy wybielającej W W = Lx-1/2 VxT 4) Wybielenie wektorów x przez transformację liniową y = W x

  10. Separacja sygnału • Separacja sygnałów jest możliwa poprzez transformację (zrzutowanie na wektor Vx): Xsep=Vxy

  11. Źródła sygnału Fs=512; T=1/Fs; t=0:T:1-T; s1=sin(2*pi*3*t); s2=sin(2*pi*1*t); X=[s1;s2]; figure; plot(X');

  12. Sygnały zarejestrowane x1=0.5*s1+0.7*s2; x2=0.7*s1+0.6*s2; figure; plot([s1;s2]');

  13. Sygnały wybielone Rxx=X*X'/length(X); [V,L]=eig(Rxx); W=inv(sqrt(L))*V‘; Y=W*X; y1=Y(1,:); y2=Y(2,:); figure; plot(Y');

  14. Sygnały rozseparowane Xsep=V*Y; figure; plot(Xsep');

  15. Rozkład przestrzenny figure; plot(x1,x2,'o',y1,y2,'x'); x2 x1

  16. x1=0.5*s1+0.7*s2 BSS x2=0.7*s1+0.6*s2

  17. Zarejestrowany sygnał EEG

  18. Odseparowane sygnały

  19. Dziękuję za uwagę;) Marcin Kołodziej POLITECHNIKA WARSZAWSKA ZAKŁAD SYSTEMÓW INFORMACYJNO-POMIAROWYCH

More Related