728x90 반응형 SMALL feature extraction3 [Signal] 신호 처리, 변환 및 추출 PROCESSING AND TRANSFORMATION OF SIGNALS 신호 분석의 목적에 따라 여러 가지 방법으로 신호를 분석하거나 처리할 수 있다. 각 처리 기법은 신호의 특정 특성을 추출하고 강조하려고 시도한다. 예를 들어, 특정 연도 동안 추운 날의 수를 보기 위해 온도 신호가 추운 날씨를 식별하는 임계값 아래로 떨어지는 날의 수를 쉽게 셀 수 있다. 임계값은 신호의 일부 특성을 강조하기 위해 신호를 조작할 수 있는 여러 가지 다른 처리 기법 및 변환의 한 예일 뿐이다. 일부 변환은 시간 영역에서 신호를 표현하고 평가하는 반면, 다른 변환은 주파수 영역이 중요한 다른 "영역"에 초점을 맞추고 있다. 신호에서 특정 유용한 정보를 강조하는 데 있어 주파수 영역의 성능을 확인하려면 특정 기계에서 고장.. 2023. 7. 31. Event Related Potentials 특징 추출 (Feature Extraction) EEG 또는 기타 BCI 장치에서 기록된 원시 신경 데이터에는 뇌 활동 및 외부 간섭으로 인한 일부 소음에 대한 광범위한 정보가 포함된다. 최소한의 노이즈가 있어도 원시 형식의 데이터 복잡성은 해석하기 어려울 수 있다. 특징 추출은 원시 신경 데이터에서 의미 있는 정보를 식별하고 추출하는 프로세스이다. 이렇게 하면 데이터의 양과 노이즈가 줄어들어 패턴을 쉽게 식별하고 BCI의 정확도가 향상된다. 일부 기능 추출 방법은 감독되지 않는다. 그들은 학습할 기능으로 레이블이 지정된 예제 데이터를 사용하지 않는다. 그들은 유사성을 버리고 데이터의 차이점에 집중하여 가장 중요한 정보를 스스로 추출한다. 이러한 방법에는 PCA(주성분 분석), 웨이블릿 변환 등이 포함됩.. 2022. 4. 27. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (Components) (5) 전처리 (Preprocessing) 원시 EEG 데이터는 노이즈 및 아티팩트의 영향을 받기 때문에 종종 깨끗하지 않다. 노이즈 및 아티팩트의 네 가지 주요 소스는 다음과 같다. 뇌파 장비 피사체 및 녹음 시스템 외부의 전기적 간섭 리드 및 전극 주제 : 심장의 전기적 활동, 눈 깜박임, 안구 운동, 일반적인 근육 운동 눈 깜박임은 전두엽 및 후두부 기록에서 매우 명확하지만 ECG (심장 전기 활동에서)는 후두부 전극에서 나타납니다. 안구와 눈꺼풀의 움직임은 기존의 각막과 망막 사이에 약 100mV의 전위차 때문에 전위장의 변화를 일으킨다. 전처리 단계는 노이즈 및 아티팩트에서 데이터를 정리하는 데 도움된다. 전처리에는 다양한 방법과 단계가 있다. 예를 들어, 필터가 데이터에 적용되는 경우가 많다. 신호의.. 2022. 4. 27. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
