Cel: Uśrednienie sygnału za pomocą okna przesuwnego.
Metoda: Średnia ruchoma z użyciem filtfilt (filtrowanie dwukierunkowe).
Wzór:epoch_length_samples = epoch_length_seconds * Fs
b = ones(1, epoch_length_samples) / epoch_length_samples
smoothed_signal = filtfilt(b, 1, signal)
Jak to działa:
- Tworzone jest okno uśredniające o określonej długości (w sekundach).
- Sygnał jest filtrowany za pomocą dwukierunkowej średniej ruchomej.
- Wynikiem jest wygładzony sygnał o zmniejszonej zmienności.
Fizjologiczne wyjaśnienie epok:
Epoka to uśrednianie w oknie czasowym. Pozwala to dostrzec ogólne trendy ukryte za szybkimi fluktuacjami.
Dlaczego uśrednianie jest potrzebne:
- Sygnały EEG są bardzo „zaszumione” i zawierają wiele szybkich oscylacji.
- Interesujące nas procesy (na przykład zmiany aktywności alfa) często zachodzą powoli.
- Uśrednianie wygładza szybkie fluktuacje, zachowując wolne trendy.
Znaczenie fizjologiczne:
- Szybkie oscylacje (milisekundy): pojedyncze zdarzenia neuronalne, artefakty
- Oscylacje średnie (sekundy): rytmy mózgowe (alfa, beta)
- Wolne trendy (dziesiątki sekund): zmiany stanu, reakcje na bodźce
Przykład:
- Bez uśredniania: widoczne są wszystkie szybkie oscylacje, a ogólny trend trudno dostrzec.
- Przy uśrednianiu 2-sekundowym: widoczne stają się zmiany aktywności alfa w czasie.
- Przy uśrednianiu 8-sekundowym: widoczne pozostają jedynie bardzo wolne zmiany stanu.
