Курсач по Самоодову. Мой (1034774), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Программа “Нейрон-Спектр” обеспечивает следующие виды математического анализа ЭЭГ в пределах выделенных эпох анализа с усреднением результатов по функциональным пробам:

• амплитудный анализ;

• частотно-спектральный анализ;

• периодометрический анализ;

• корреляционный анализ;

• когерентный анализ;

• компрессионно-спектральный анализ.

2. В процессе амплитудного анализа вычисляются следующие параметры:

• максимальная и средняя амплитуды ЭЭГ в каждом отведении;

• максимальная и средняя амплитуды ЭЭГ для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении.

Рис. 16. Окно гистограмм при амплитудном анализе

3. В процессе частотно-спектрального анализа, выполняемого с помощью быстрого преобразования Фурье, вычисляются:

• графики амплитуды и мощности спектра для каждого отведения;

• значения максимальной, средней и полной амплитуды и мощности спектра для каждого отведения;

• значения доминирующей и средней частоты спектра для каждого отведения;

• максимальная, средняя и полная амплитуда и мощность спектра для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении;

• доминирующая и средняя частота спектра для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении;

• индекс ритма для каждого стандартного частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении, вычисляемый как отношение полной мощности спектра в данном частотном диапазоне отведения к полной мощности спектра в этом отведении.

4. В процессе корреляционного анализа вычисляются следующие параметры:

• автокорреляционные функции для каждого отведения;

• средняя частота автокорреляционной функции, интервал до первого пересечения автокорреляционной функции с нулем и коэффициент автокорреляции;

• кросскорреляционные функции для выбранных пар отведений;

• средняя частота, коэффициент кросскорреляции и запаздывание для каждой выбранной пары.

При выполнении корреляционного анализа на страничке Корреляция выводятся графики авто- или кросскорреляционной функции, а также амплитуды или мощности спектра.

Рис. 17. Результаты обработки сигнала при помощи корреляционного анализа.

5. В процессе когерентного анализа вычисляются:

• функции когерентности для выбранных пар отведений;

• максимальная, средняя и полная когерентность, а также доминирующая и средняя частота спектра когерентности для каждого отведения;

• максимальная, средняя и полная когерентность, доминирующая и средняя частота спектра когерентности, индекс для каждого частотного диапазона (ЭЭГ-ритма) в каждом отведении.

При выполнении когерентного анализа ЭЭГ, на страничке Когерентность можно выводятся графики мощности спектров когерентности, а также графики амплитуды и мощности спектра ЭЭГ.

Рис. 18. Результаты обработки сигнала при помощи когерентного анализа.

Математический анализ электроэнцефалограммы в программе “EEG Lab”:

Для того чтобы обработать сигнал ЭЭГ в программе EEG Lab задаем сигнал:

for i=1:512

for i=1:512

Sg11(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(10.5)*i/200+pi/24+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg21(i)=100*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(5)*i/200+pi/16+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg31(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*pi*(2)*i/200+pi/8+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

SG1(i)=Sg11(i)+Sg21(i)+Sg31(i);

Sg12(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(10.5)*i/200+3.14/6+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg22(i)=100*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(5)*i/200+3.14/3+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

Sg32(i)=50*(1+0.2*rand(1)-0.2)*sin(2*3.14*(2)*i/200+3.14/2+rand(1)*3.14/10-3.14/10);

SG2(i)=Sg12(i)+Sg22(i)+Sg32(i);

Рис. 19. Обрабатываемые сигналы.

Производим обработку сигнала при помощи спектрального анализа:

figure('Name','Ковариационный анализ');

CC = corr(SG1,SG2);

Hs=spectrum.cov; %4th order AR model

psd(Hs,SG1,'NFFT',512)

Рис. 20. Результаты обработки первого сигнала.

figure('Name','Ковариционный анализ2');

Hs=spectrum.cov;

psd(Hs,SG2,'NFFT',512)

Рис. 21. Результаты обработки второго сигнала.

На мой взгляд, способ обработки сигналов, который предлагает нам программа «Нейрософт» проще, но более точно обрабатывает сигналы ЭЭГ программа EEG lab.

Характеристики

Список файлов курсовой работы