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Advanced Numeric Methods in EEG and Signal Processing: CSE 291 Spring 2014

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ranee
5 diapositives · 204 Views · Jul 27, 2014

This course, CSE 291, focuses on advanced numeric methods applied to signal processing, particularly in the analysis of EEG data. Instructed by Chung-Kuan Cheng, students will explore topics including the theorem of signal averaging, data analysis techniques (like Hilbert-Huang transform and digital signal filtering), source analysis (PCA and ICA), network analysis (Granger causality and brain connectivity), and system modeling (nonlinear dynamics). Assignments will involve hands-on projects analyzing EEG, MEG, or ECG data, alongside methods construction.

Advanced Numeric Methods in EEG and Signal Processing: CSE 291 Spring 2014 - slide 1
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Transcription de la présentation

  1. CSE291 Topics on Numeric Methods Spring 2014 Time and Place: 5-620PM, WF, Room CSE2109 Instructor: Chung-Kuan Cheng

  2. Theorem of Signal Averaging “Backgroud” EEG

  3. Event-related (De-)Synchronization • Time- but NOT phase-lock signals • Highly frequency-specific • ERD/ERS are location-dependent Figure is from Pfurtschellera & Lopes da Silvab, Clinical Neurophys., 1999.

  4. Contents • 1. Data analysis: • 1.1 Hilbert-Huang transform, • scalar and multiple dimensional function extraction • 1.2 Filters: Digital Signal Processing • 1.3 Wavelet • 2. Source Analysis: • 2.1 PCA, ICA, Vestal • 2.2 Compressed sensing • 2.3 Forward and inverse problems • 2.4 Spike sorting • 3. Network Analysis • 3.1 Granger causality • 3.2 Coherence • 3.3 Brain connectivity • 4. System Modeling • 4.1 Nonlinear dynamic systems • 4.2 Entropy and phase diagram • 4.3 Augmentation index

  5. Assignment • Projects • Analyze EEC, MEG, or ECG data or • Construct analysis methods • Report • Survey <= 4pages • Presentation <= 30 min