Jednym z problemów występującym podczas akwizycji sygnału EEG jest to, że sygnał zbierany przez pojedyńczą elektrodę rejestruje również aktywność mózgu pochodzącą z innych bardziej oddalonych obszarów. Należy zaznaczyć, że sygnał EEG zawiera w sobie również artefakty fizjologiczne, to jest sygnały zakłócające, na przykład oczami, zaciskanie szczęki, ruch językiem itd.
Zatem sygnał dochodzacy do elektrod jest superpozycją wielkiej liczby sygnałów żródłowych. Poniżej zaproponowano użycie ślepej separacji sygnału (BSS) do odzyskania sygnałów oryginalnych (żródłowych). Do tego celu wykorzystano wybielania sygnału EEG. Poniżej znajduje się preznetacja i pliki matlaba ułatwiające zrozumienie problemu. Tak wybielone i odseparowane sygnały EEG posłużą do wydobycia nowych (miejmy nadzieję lepszych) cech. Nowe cechy posłużą do nauki klasyfikatora. Końcowym efektem będzie użycie klasyfikatora w interfejsie mózg-komputer (BCI, brain-computer interface).
Prezentacja na temat wybielania i separacji sygnału EEG (ppsx).
Prezentacja na temat wybielania i separacji sygnału EEG (pptx).
Program w matlabie z GUI do obrazowania możliwości wybielania i separacji sygnałów (rar).
Poniżej zaprezentowano przykłąd problemu "cocktail party problem". Każdy z mikrofonów rejestruje dwóch mówców oraz szumy. Zadaniem BSS jest odesparwowanie poszczególnego głosu mowcy.
Można odsłuchać pliki przed rozseparowaniem (mix1, mix2) i po separacji (sep1, sep2).
Program w matlabie z GUI do obrazowania możliwości wybielania i separacji sygnałów (rar).
Poniżej zaprezentowano przykłąd problemu "cocktail party problem". Każdy z mikrofonów rejestruje dwóch mówców oraz szumy. Zadaniem BSS jest odesparwowanie poszczególnego głosu mowcy.
Można odsłuchać pliki przed rozseparowaniem (mix1, mix2) i po separacji (sep1, sep2).
