Jste zde

F7PMIAS2 - Analýza signálu II.

Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
F7PMIAS2 Z,ZK 4 2P+2C česky
Garant předmětu:
Přednášející:
Václav Gerla, Michal Huptych
Cvičící:
Jan Hejda, Kamila Lepková
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské techniky
Anotace:

Korelační, spektrální a koherenční analýza. Lineární predikce a autoregresní (vyhlazená) spektra. Segmentace signálu. Extrakce popisných příznaků. Mnohakanálové signály. Detekce artefaktů a významných vzorů. Spektrální výkonová hustota, spektrální kulisy. Vizualizace v časové a frekvenční oblasti. Cvičení jsou zaměřena na praktické zvládnutí moderních metod analýzy a zpracování biologických signálů.

Aktuální informace k obsahu předmětu: http://neuro.ciirc.cvut.cz/vyuka/asii/

Požadavky:

Požadavky na zápočet:

Podmínkou zápočtu je získání alespoň 50% bodů z každé úlohy, které jsou zadávány postupně v průběhu semestru. Celkový počet úloh je 5. Úlohy prověří teoretické znalosti i jejich praktické uplatnění při zpracování signálu.

Průběh (forma) zkoušky:

Zkouška písemnou formou, která se skládá z převážně teoretických a početních úloh v rozsahu odpřednášené látky s možností ústního dozkoušení.

Požadavky na studenty:

Předmět je rozdělen do 7 dvoutýdenních bloků. Každý blok má na starosti jeden z vyučujících. Každý z bloků obsahuje přednášky, v některých blocích bude zadána úloha. Zbývající čas poslouží na řešení úloh. Povinnou podmínkou pro splnění předmětu je vypracování všech úloh. Studenti mohou být na konci předmětu vyzváni, aby odprezentovali řešení vybraných úloh. Předpokládá se alespoň základní znalost prostředí Matlab, případně Python.

Osnova přednášek:

1. Biologické signály, jejich vznik a charakteristiky

2. Signály srdce I. (EKG, PKG, A-EGM)

3. Signály srdce II.(HRV, fHR, KTG)

4. Signály srdce III. (BSPM, modely srdce)

5. Mozek a jeho funkce, neurozobrazovací metody

6. Signály mozky I. - (sběr dat, spektrální analýza, digitální filtrace, brain mapping)

7. Signály mozku II - (segmentace signálu, extrakce příznaků, artefakty v signálech)

8. Signály mozku III - (spánkové, novorozenecké komatózní záznamy, PSG)

9. Analýza hlavních a nezávislých komponent (PCA, ICA)

10. Korelační a koherenční analýza

11. Nelineární analýza signálu

12. Učící se klasifikátory, shluková analýza, využití na reálných signálech

13. Úvod do teorie neuronových sítí

14. Aktuální trendy v analýze signálu

Osnova cvičení:

Cvičení jsou zaměřena na praktické zvládnutí moderních metod analýzy a zpracování biologických signálů.

1. Biologické signály, jejich vznik a charakteristiky

2. Signály srdce I. (EKG, PKG, A-EGM)

3. Signály srdce II.(HRV, fHR, KTG)

4. Signály srdce III. (BSPM, modely srdce)

5. Mozek a jeho funkce, neurozobrazovací metody

6. Signály mozky I. - (sběr dat, spektrální analýza, digitální filtrace, brain mapping)

7. Signály mozku II - (segmentace signálu, extrakce příznaků, artefakty v signálech)

8. Signály mozku III - (spánkové, novorozenecké komatózní záznamy, PSG)

9. Analýza hlavních a nezávislých komponent (PCA, ICA)

10. Korelační a koherenční analýza

11. Nelineární analýza signálu

12. Učící se klasifikátory, shluková analýza, využití na reálných signálech

13. Úvod do teorie neuronových sítí

14. Aktuální trendy v analýze signálu

Cíle studia:
Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1]KRAJČA, Vladimír a Jitka MOHYLOVÁ. Číslicové zpracování neurofyziologických signálů. V Praze: České vysoké učení technické, 2011. ISBN 978-80-01-04721-7.

[2]MOHYLOVÁ J., Krajča, V.: Zpracování biologických signálů, VŠB-TU, Ostrava, 2007, ISBN 978-80-248-1491-9

[3]SOVKA, Pavel a Petr POLLÁK. Vybrané metody číslicového zpracování signálů. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2001. ISBN 80-01-02416-4.

Doporučená literatura:

[4]RANGAYYAN, Rangaraj M. Biomedical signal analysis. Second edition. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2015. ISBN 978-0470911396.

Poznámka:
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Materiály ke stažení:

Přednášky: 
PřílohaVelikost
PDF icon Harmonogram přednášek 2023/2444.66 KB

Cvičení: 
PřílohaVelikost
PDF icon Harmonogram cvičení 2023/2443.89 KB