728x90 반응형 SMALL Time-frequency analysis3 시간-주파수 분석 시간-주파수 분석 (Time-frequency analysis) 단시간 푸리에 변환 (STFT)을 통해 시간-주파수 분석을 수행할 수 있다. 신호의 현지 시간과 주파수 내용을 모두 캡처하는 표현을 생성하는 데 사용된다. 푸리에 변환과 유사하게 STFT는 여전히 고정 기저 함수에 의존한다. 그러나 고정 크기 time-shifted window 함수 w(n)를 사용하여 신호 변환을 얻고 다음과 같이 표현할 수 있다. 그러나 STFT는 푸리에 변환에 비해 시간 및 주파수 위치 특성이 더 우수하다. 그러나 시간 및 주파수 분해능의 곱이 일정하기 때문에 (고전적인 하이젠베르크의 불확정성 원리 때문에) 생성된 기능은 시간과 주파수 모두의 즉각적인 위치 파악을 달성할 수 없다. 또한 고정 창 길이와 고정 기저 기능을.. 2022. 4. 27. Filter 사용 Antialiasing 유비쿼터스에는 측정 장치 내에서 아날로그에서 디지털로의 변환에 앞서 하드웨어 "앤티 앨리어싱" 필터가 있다. 오늘날 데이터 처리는 디지털 영역에서 거의 예외 없이 이루어지며, 이를 위해서는 신호를 디지털 표현으로 변환하기 위해 개별 시점에서 샘플링해야 한다. 샘플링 지점의 값만 샘플링 프로세스에 의해 유지되므로 디지털 표현이 모호하다. 동일한 숫자 집합이 다른 원시 신호를 반영할 수도 있다. 원시 신호가 특정 조건을 준수하면 모호성이 사라진다. 그 중 가장 잘 알려진 것은 샘플링 정리이다. 원래 신호의 스펙트럼에 나이퀴스트 주파수 (샘플링 속도의 절반) 이상의 전력이 포함되어 있지 않으면 다음으로부터 완벽하게 재구성될 수 있다. 샘플. 앤티앨리어싱 필터는 나이퀴스트 조건을 적용하는.. 2022. 4. 4. [MNE-Python] MEG / EEG analysis (2) Epoching continuous data 객체와 이벤트 배열은 클래스 생성자로 생성하는 객체 Raw를 생성하는 데 필요한 최소한의 것이다. 여기에서 몇 가지 데이터 품질 제약 조건도 지정한다. 피크 대 피크 신호 진폭이 해당 채널 유형에 대한 합리적인 한계를 초과하는 모든 에포크를 거부한다. 이것은 거부 사전을 사용하여 수행된다. 데이터에 있는 모든 채널 유형에 대한 임계값을 포함하거나 생략할 수 있다. 여기에 제공된 값은 이 특정 데이터 세트에 적합하지만 다른 하드웨어 또는 기록 조건에 맞게 조정해야 할 수도 있다. reject_criteria = dict(mag=4000e-15, # 4000 fT grad=4000e-13, # 4000 fT/cm eeg=150e-6, # 150 µV eog=2.. 2022. 3. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
