|
EEG signallarini qayta ishlash uchun tanlangan usullarning tavsifi
|
| bet | 4/12 | | Sana | 21.05.2024 | | Hajmi | 20,61 Mb. | | #248411 |
Bog'liq Abdullayeva Nilufar Diplom ishi v1.2.3 EEG signallarini qayta ishlash uchun tanlangan usullarning tavsifi.
EEG signallarini qayta ishlash uchun mavjud usullar
Chastota yoki vaqt-chastota domenidagi bir o‘lchovli signallarni chiziqli tahlil qilishning asosiy usullarini o‘z ichiga olgan tanlangan maqolalarni ko‘rib chiqish orqali tanlangan usullarning afzalliklari va kamchiliklarini aniqlash mumkin. O’rganishning turli xil umumiy usullari taqqoslandi va ushbu usullarning umumiy afzalliklari va kamchiliklari muhokama qilindi.
Fast Fourier Transform (FFT) usuli. Ushbu usul EEG ma’lumotlarini tahlil qilish uchun matematik vositalardan foydalanadi. Tahlil qilinadigan EEG signalining xarakteristikalari EEG namunalari signalini tanlab ko‘rsatish uchun quvvat spektral zichligini (PSD) baholash orqali hisoblanadi. Bunda, to‘rtta chastota diapazoni EEG spektrining asosiy xarakterli to‘lqin shakllarini o‘z ichiga oladi.
10-rasm. Fast Fourier Transform (FFT) usuli.
Furye tomonidan hisoblangan parametrik bo‘lmagan usullar bilan topilgan taxminiy avtokorrelyatsiya ketma-ketligini o‘zgartiruvchi kattaliklar mavjud. Bu usullardan biri Welch usulidir. Axborot ketma-ketligi quyidagicha ifodalanadi:
Bu formula ketma-ketlikning boshlanish nuqtasi bo‘lsin. Keyingi formula hosil bo‘lgan ma’lumotlar segmentlarini ifodalaydi:
Bu funksiyada U quvvatning normalizatsiya koeffitsientini ifodalaydi va shunday tanlanadi:
Ushbu o‘zgartirilgan periodogrammalarning o‘rtacha qiymati Welchning quvvat spektrini quyidagicha:
Wavelet Transform (WT) usuli. Bu usul signalni vaqtni o‘zida va chastotada tahlil qilishga imkon beradi. Bu usulda, signal o‘z vaqti bo‘yicha va har xil chastotalar bo‘yicha tahlil qilinadi, bu esa signalning komponentlarini aniqlash va qismlarini tahlil qilishga yordam beradi.
WT usuli, xususiy Wavelet funksiyalarni ishlatadi, ularga signalni o‘zgartirish uchun ishlatiladigan o‘lchov signal tizimlarini tahlil qilishda yordam beradi. Signalni o‘z vaqt bo‘yicha tahlil qilish uning spektral tizimlarini va lokal xususiyatlarni aniqlashda yordam beradi. Bunda, signalning har xil komponentlari, masalan, yuqori va past chastotadagi o‘zgarishlar, yoki vaqtdagi o‘zgarishlar, alohida o‘rganiladi.
11-rasm. Wavelet Transform (WT) usuli.
WT usuli, EEG signalini qayta ishlashda ham foydalaniladi. Bu usul, EEG signalining vaqtga bog‘liqligini, masalan, qisqa vaqtli faol vaqt o‘tkazuvchilarning aniqlashida yordam beradi. Shuningdek, WT usuli, EEG signalining spektral xususiyatlarini, masalan, faol vaqt o‘tkazuvchilarning intensivligini va tizimlarini aniqlashda ham yaxshi ishlaydi.
WT usulining foydalangan bir qismi "Continuous Wavelet Transform" (CWT), yani Davrli Wavelet Transfornasiya hisoblanadi. Bu usulda, signalni to‘liq spektri bo‘yicha tahlil qilish uchun foydalaniladi. Boshqalar esa "Discrete Wavelet Transform" (DWT) deb nomlangan diskretlar bilan tahlilni bajara oladi va bu usul spektral xususiyatlarni aniqlashda juda yaxshi ishlaydi.
|
| |
