Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто

  • 30% recurring commission
  • Выплаты в USDT
  • Вывод каждую неделю
  • Комиссия до 5 лет за каждого referral

А. С. МИГАЛЕВ, Ю. Г. ДРЕВС

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)

ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА ЭЭГ

Описываются методика и результаты применения непрерывного вейвлет-преобразования в задачах классификации электроэнцефалограмм (ЭЭГ), а также для обнаружения разладки соответствующих случайных процессов

В докладе рассматриваются основные задачи анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ) коры головного мозга человека. В частности, обращено внимание на автоматизированное различение нормальных и патологических проявлений электрической активности коры, а также на исследование переходных процессов на ЭЭГ, вызванных, например, предъявлением определенных зрительных или вербальных стимулов.

Первая задача обычно решается методами спектрального анализа, однако его применение предполагает стационарность исследуемых процессов. Вторая задача в принципе относится к задачам анализа нестационарных процессов и может быть сформулирована как задача обнаружения разладки временного ряда.

В качестве исходных данных использовались многоканальные записи ЭЭГ, полученные в стандартных отведениях; предъявление стимула отмечалось в записях, что давало возможность разработать методику анализа и впоследствии проверить ее на контрольных записях.

Поскольку при вейвлет-анализе исследователь располагает трехмерной моделью сигнала («время»–«масштаб»–«амплитуда»), в ходе исследований была разработана методика выявления информативных параметров сигнала.

С помощью непрерывного вейвлет-преобразования для каждого канала вычислялись вейвлет-коэффициенты для определенного масштаба, после чего рассчитывалась матрица коэффициентов взаимных корреляций. Было установлено, что у субъектов с патологической симптоматикой среднее значение коэффициента взаимной межканальной корреляции выше; был установлен диапазон масштабов, в котором это различие проявляется наиболее сильно.

В докладе кратко обосновывается соответствующая методика, и приводятся конкретные результаты.