Original title:
Frekvenční analýza EEG signálu pro detekci bdělosti mozku
Translated title:
Brain wakefullness detection using frequency and time-frequency EEG signal analysis
Authors:
Pohludka, Aleš ; Ronzhina, Marina (referee) ; Potočňák, Tomáš (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2017
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Práce je zaměřena na základy elektroencefalografie, způsob měření elektroencefalogra- fických signálů, jejich zpracování a především interpretací signálu ve frekvenční a časově- frekvenční oblasti za účelem detekce mentální únavy jedince. Je diskutována mentální únava a její příčiny, důsledky a souvislost se senzoricko-kognitivním systémem a prováza- nosti s pamětí. Jsou popsány základní mezinárodní zapojení pro standardizované měření EEG signálů ze skalpu hlavy a experimenty, které vedou k navození mentální únavy. Na základě těchto vědomostí byl realizován vhodný experiment pro navození takovéhoto stavu. Celkem ho podstoupilo deset subjektů na měřícím zařízení GES 410MR od firmy EGI v laboratorních podmínkách. Data se analyzovala hlavně pomocí S-transformace a Hilbert-Huangovy transformace představující dva nejmodernější odlišné přístupy k časově-frekvenční analýze. Výsledkem práce je zhodnocení stavu mentální únavy v zá- vislosti na chybovosti v úkolu a čase.
This work describes basics of electroencephalography, measuring methods of electroen- cephalographic signals, their processing and especially the interpretation of EEG signal in frequency and time-frequency domains for mental fatigue detection purposes. Mental fatigue, its sources, consequences and connection with sensory-cognitive system and link to memory is discussed. The most basic normalized international system for measuring EEG from the scalp as well as some of the experiments that ultimately lead to mental fatigue are described. With this knowledge in mind, an experiment was prepared for inducing such a state. Ten subjects participated in the test which was conducted in la- boratory with EEG machine GES 410MR by EGI. The data were analyzed mainly with S-transform and Hilbert-Huang transform. These two transforms represent two distinct state of the art time-frequency methods of spectral analysis. The result of this work lies in evaluating the relationship between mental fatigue, errors accumulated during the task and with time.
Keywords:
EEG; EMD; ICA; Mental fatigue; PSD; S-transform; EEG; EMD; ICA; Mentální zátěž; PSD; S-transformace
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/65437