Keteraturan dalam data EEG

1. Apakah ciri dalam data EEG?
2. Bagaimana anda menganalisis data EEG?
3. Bolehkah anda menggunakan purata untuk mengurangkan bunyi dalam isyarat EEG?
4. Apakah penyegerakan EEG?

Apakah ciri dalam data EEG?

Ciri -ciri yang paling mudah dari isyarat EEG adalah ciri statistik, seperti min, median, varians, sisihan piawai, skewness, kurtosis, dan serupa [50].

Bagaimana anda menganalisis data EEG?

Terdapat dua kaedah penting untuk analisis EEG domain masa: ramalan linear dan analisis komponen. Umumnya, ramalan linear memberikan nilai anggaran yang sama dengan gabungan linear nilai output masa lalu dengan nilai input masa kini dan masa lalu.

Bolehkah anda menggunakan purata untuk mengurangkan bunyi dalam isyarat EEG?

Kedua, hanya bunyi bising yang rawak dan simetrik dapat dihapuskan menggunakan purata isyarat.

Apakah penyegerakan EEG?

Tingkah laku penyegerakan elektroencephalographic (EEG) adalah penting untuk penyahkodan pemprosesan maklumat di otak manusia. EEG multichannel moden membolehkan peralihan dari pengukuran tradisional penyegerakan dalam pasang isyarat EEG ke peta penyegerakan seluruh otak.