728x90 반응형 SMALL SNR4 [HeartPy] Noisy ECG 신호 분석 (1) Noisy ECG 신호 분석 HeartPy를 사용하여 특히 노이즈가 많은 심전도 신호를 분석하는 방법이 있다. 심전도 분석에서 전처리 단계는 피크 형태에 차이가 있기 때문에 PPG 신호와 약간 다르지만 일반적인 분석은 동일한 방식으로 처리된다. MIT-BIH Noise 스트레스 테스트 데이터 세트의 데이터를 사용한다. 이 데이터는 wfdb 패키지와 함께 로드되어야 하지만, 사용하기 쉽도록 4개의 파일을 .csv 데이터로 변환했다. 모든 파일이 360Hz로 기록된다. SNR (Signal-to-Noise) 비율이 다양한 다음 파일을 사용한다. 118e24 : SNR : 24dB 118e12 : SNR = 12dB 118e06 : SNR = 6dB 118e00 : SNR = 0dB 이 파일에는 잡음 섹션과 .. 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
