728x90 반응형 SMALL 신호 대 잡음비4 [HeartPy] Noisy ECG 신호 분석 (2) Noisy ECG 신호 분석 작동은 정상이지만, 일부 거부에는 하면 안 되는 부분이 있다 (올바른 피크가 잘못된 것으로 표시됨). 심전도에는 일반적으로 매우 좁은 피크가 있다. 필터링은 일반적으로 최대값을 같은 위치에 유지하지만 파형을 더 좁혀 문제를 일으킬 수 있다. HeartPy는 훨씬 더 넓은 PPG 파형을 위해 설계되었기 때문에 업샘플링은 일반적으로 피크당 더 많은 데이터 포인트를 제공하기 때문에 트릭을 수행한다. 상대 피크 위치를 이동하거나 변경하지 않는다. from scipy.signal import resample resampled_signal = resample(filtered, len(filtered) * 4) wd, m = hp.process(hp.scale_data(resampled_.. 2022. 8. 25. 뇌-컴퓨터 인터페이스에서 공통 특징 분석을 사용한 SSVEP 인식 SSVEP recognition 표준 상관 분석 (CCA)은 BCI (뇌-컴퓨터 인터페이스) 응용 프로그램을 위한 정상 상태 시각 유발 전위 (SSVEP) 인식에 성공적으로 적용되었다. CCA 방법은 다중 채널 감지를 통해 기존의 전력 스펙트럼 밀도 분석을 능가하지만 사인-코사인파의 사전 구성된 참조 신호가 추가로 필요하다. 참조 신호에는 훈련 데이터의 기능이 포함되어 있지 않기 때문에 짧은 시간 창을 사용하면 과적합이 발생할 수 있다. SSVEP는 대상자가 깜박임 자극에 주의를 집중할 때 깜박임 주파수와 동일한 빈도로 유도되고 후두피 영역에 대한 고조파에서 유도되는 주기적인 뇌 활동이다. SSVEP 기반 BCI는 일반적으로 고속 푸리에 변환 (FFT)을 사용한 전력 스펙트럼 밀도 분석(PSDA)을 사용.. 2022. 6. 20. 다변수 및 다중 모드 시계열을 사용하여 임시 수면 단계 분류를 위한 딥러닝 아키텍처 (2) 다변수 및 다중 모드 시계열을 사용하여 임시 수면 단계 분류를 위한 딥러닝 아키텍처 통계적 기계 학습 관점에서 문제는 불균형 다중 클래스 예측 문제이다. 최첨단 자동 접근 방식은 분류에 사용된 특징을 전문 지식을 사용하여 추출하는지 또는 원시 신호에서 학습하는지에 따라 두 가지 범주로 분류할 수 있다. 첫 번째 범주의 방법은 수작업으로 제작된 기능을 설계할 수 있는 신호와 이벤트에 대한 사전 지식을 사용한다. 두 번째 범주의 방법은 변환된 데이터 또는 convolution neural network을 가진 원시 데이터에서 직접 적절한 특징 표현을 학습하는 것이다. 최근, 적대적 심층 신경망을 사용하여 전파 신호에 대한 수면 단계 분류를 수행하는 다른 방법이 제안되었다. 주요 통계 학습 과제 중 하나는 이.. 2022. 4. 8. Filter (1) Filter 필터는 일반적으로 노이즈를 줄이고 데이터 품질을 개선하는 데 사용된다. 시간-주파수 분석은 특히 웨이블릿 (wavelet) 변환의 경우 필터가 가지고 있는 동일한 문제 중 일부를 공유한다. 뇌 과학의 주요 과제 중 하나는 측정이 노이즈와 인공물로 오염된다는 것이다. 환경 소음, 도구 소음 또는 실험 맥락에서 관심이 없는 신체 내 신호 소스 (생리학적 소음)가 포함될 수 있다. 노이즈가 있으면 대상 신호를 가리거나 분석을 방해할 수 있다. 그러나 신호와 간섭이 서로 다른 스펙트럼 영역을 차지하는 경우 데이터에 필터를 적용하여 신호 대 잡음비 (SNR)를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 직류 (DC) 성분이나 느린 변동은 고역 통과 필터로 제거할 수 있고, 전력선 성분은 50 또는 60Hz에서 .. 2022. 4. 1. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
