Метод выделения единичных вызванных потенциалов из электроэнцефалограммы без использования шаблона
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Разработан метод выделения единичных вызванных потенциалов из электроэнцефалограммы, основанный на модели сигнала как суммы стационарного в широком смысле процесса (электроэнцефалограммы), ограниченного во времени процесса (вызванного потенциала) и случайной ошибки.
Метод состоит в (1) последовательной по набору частот комплексной модуляции сигнала, (2) фильтрации модулированных последовательностей узкополосым низкочастотным фильтром, (3) интерполяции сигнала на область вызванного потенциала по его значениям вне этой области, (4) обратной демодуляции интерполированных значений и (5) их вычитанием из исходного сигнала.
Показано, что ошибка метода может быть существенным образом уменьшена за счет увеличения числа частотных полос, на которые разбивается реализация вызванного потенциала.
Метод реального выделения единичных вызванных потенциалов (ЕВП) из фоновой электоэнцефалограммы может стать мощным исследовательским инструментом для изучения вызванных потенциалов (ВП) в таких относительно малоисследованных областях как пространственные взаимоотношения ВП, их связь с фазовыми характеристиками фоновой ритмики, изменения ВП при привыкании, ?эндогенные¦ ВП и др.
С практической точки зрения, выделение ЕВП представляет уникальную возможность использования ВП для диагностики кратковременных сдвигов функционального состояния, для оценки субъективной значимости отдельных стимулов и уровня внимания к ним.
В настоящее время задача выделения ЕВП и увеличения отношения сигнал/шум решается методами цифровой линейной [1,2], кальмановской [3], винеровской [4,5,6,7] и двумерной [8] фильтрации, усреднением и регистрацией ВП с учетом характера фоновой активности [9,10], разложением реализаций ВП по разным системам базисных функций [11,12,13,14].
Классическим приемом оценки ЕВП можно считать использование усредненного ВП или его отдельных компонентов в качестве шаблона и поиск последнего в отдельных реализациях ВП по методу наименьших квадратов [15,16,17] или по максимуму значения кросскорреляционной функции [18]. Определенного улучшения в этом способе можно достигнуть, предварительно пропустив реализации ВП через ряд узкополосых полосовых фильтров [19].
Общей чертой и основным недостатком существующих методов выделения ЕВП является необходимость априорных сведений о форме ВП или о его частотном спектре.
В настоящей работе предлагается метод выделения ЕВП, не использующий предположений о характере ВП. Метод базируется на разбиении реализации ВП на ряд частотных поддиапазонов и интерполяции электроэнцефалограммы в области ВП по предшествующему и последующему участкам отдельно для каждого поддиапазона.
Метод состоит в (1) последовательной по набору частот комплексной модуляции сигнала, (2) фильтрации модулированных последовательностей узкополосым низкочастотным фильтром, (3) интерполяции сигнала на область вызванного потенциала по его значениям вне этой области, (4) обратной демодуляции интерполированных значений и (5) их вычитанием из исходного сигнала.
Показано, что ошибка метода может быть существенным образом уменьшена за счет увеличения числа частотных полос, на которые разбивается реализация вызванного потенциала.
Метод реального выделения единичных вызванных потенциалов (ЕВП) из фоновой электоэнцефалограммы может стать мощным исследовательским инструментом для изучения вызванных потенциалов (ВП) в таких относительно малоисследованных областях как пространственные взаимоотношения ВП, их связь с фазовыми характеристиками фоновой ритмики, изменения ВП при привыкании, ?эндогенные¦ ВП и др.
С практической точки зрения, выделение ЕВП представляет уникальную возможность использования ВП для диагностики кратковременных сдвигов функционального состояния, для оценки субъективной значимости отдельных стимулов и уровня внимания к ним.
В настоящее время задача выделения ЕВП и увеличения отношения сигнал/шум решается методами цифровой линейной [1,2], кальмановской [3], винеровской [4,5,6,7] и двумерной [8] фильтрации, усреднением и регистрацией ВП с учетом характера фоновой активности [9,10], разложением реализаций ВП по разным системам базисных функций [11,12,13,14].
Классическим приемом оценки ЕВП можно считать использование усредненного ВП или его отдельных компонентов в качестве шаблона и поиск последнего в отдельных реализациях ВП по методу наименьших квадратов [15,16,17] или по максимуму значения кросскорреляционной функции [18]. Определенного улучшения в этом способе можно достигнуть, предварительно пропустив реализации ВП через ряд узкополосых полосовых фильтров [19].
Общей чертой и основным недостатком существующих методов выделения ЕВП является необходимость априорных сведений о форме ВП или о его частотном спектре.
В настоящей работе предлагается метод выделения ЕВП, не использующий предположений о характере ВП. Метод базируется на разбиении реализации ВП на ряд частотных поддиапазонов и интерполяции электроэнцефалограммы в области ВП по предшествующему и последующему участкам отдельно для каждого поддиапазона.
Другие работы
Проект реконструкции ремонтной мастерской ОАО ПЗ «Ленинск-Кузнецкий» Ленинск-Кузнецкого района с разработкой подкатной тележки для слива масла
Рики-Тики-Та
: 13 октября 2017
Содержание
Введение………. 6
1 Обоснование проекта….…. 7
1.1 Краткая характеристика предприятия .. 7
1.2 Анализ основных технико-экономических показателей хозяйства….… 7
1.3 Анализ организации ремонта и технического обслуживания МТП …… 9
1.4 Характеристика ремонтной базы и анализ показателей производственной деятельности ….10
1.5 Выводы по главе. Задачи дипломного проекта………19
2 Технологическая часть…….…... 24
2.1 Обоснование и расчет параметров проектируемой мастерской ……...... 24
2.2 Проектиро
825 руб.
Курсовая работа по дисциплине: Проектирование локальных сетей. Вариант 7
Roma967
: 14 декабря 2023
Содержание
1. Выбор типа кабельной системы 3
1.1 Горизонтальная подсистема 3
1.2 Магистральная подсистема 4
1.3 Подсистема рабочего места 5
1.4. Магистрали между зданиями 6
2. Выбор сетевого оборудования 8
2.1 Пассивное сетевое оборудование 8
2.1.1 Коммутационные панели 8
2.1.2 Телекоммуникационные шкаф 12
2.2 Активное сетевое оборудование 18
2.2.1 Коммутаторы 18
2.2.2 Маршрутизаторы 24
2.2.3 Повторители 26
2.2.4 Мосты 29
2.3 Выбор компьютеров 30
2.4 Выбор сетевых адаптеров 31
2.5 Источники бес
1400 руб.
Привод шламового насоса 6Ш8-Чертеж-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин-Курсовая работа-Дипломная работа
https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27
: 10 июня 2016
Привод шламового насоса 6Ш8-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин-Курсовая работа-Дипломная работа
500 руб.
Современная социальная стратификация
Qiwir
: 29 августа 2013
За годы реформ в массовом масштабе произошла смена социальных статусов и позиций. При разработке методологии и инструментария исследования был использован комплексный, многомерный критерий структуры потребления и образа жизни как объективной основы стратификации. Основой этого подхода является рассмотрение проблемы социального неравенства и стратификации прежде всего как проблему возможности вести определенный образ жизни принятый в данном обществе. Одним из главных результатов проведенного иссл
5 руб.