{"id":7431,"date":"2026-09-03T15:40:58","date_gmt":"2026-09-03T13:40:58","guid":{"rendered":"https:\/\/cleverpoint.pro\/docs\/uncategorized\/wykresy\/"},"modified":"2026-09-03T15:40:58","modified_gmt":"2026-09-03T13:40:58","password":"","slug":"wykresy","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/docs\/interfejs-podsumowanie\/wykresy\/","title":{"rendered":"2.3. Wykresy"},"content":{"rendered":"\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.1. Pasma cz\u0119stotliwo\u015bci (THETA, THETA1, THETA2, ALPHA, ALPHA1, ALPHA2, BETA, BETA1, BETA2, GAMMA)<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full border-inline\"><img data-dominant-color=\"434343\" data-has-transparency=\"true\" style=\"--dominant-color: #434343;\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1542\" height=\"758\" src=\"https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19.png\" alt=\"Summary interface dashboard: a grid of EEG frequency-band graphs (Teta, Teta1, Teta2, Alpha, Alpha1, Alpha2, Beta, Beta1, Beta2, Gamma) highlighted in red, alongside Pulse, Stress, RMSSD, SDNN, Concentration, Arousal, Valence, and FG trend charts, with the episode list and anthropometric fields shown on the left.\" class=\"wp-image-4964 has-transparency\" srcset=\"https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19.png 1542w, https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19-300x147.png 300w, https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19-768x378.png 768w, https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19-1536x755.png 1536w, https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19-360x177.png 360w, https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19-150x75.png 150w, https:\/\/cleverpoint.pro\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19-480x236.png 480w\" sizes=\"auto, (max-width:767px) 480px, (max-width:1542px) 100vw, 1542px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Stosowany jest filtr FIR pasmowoprzepustowy, aby wyodr\u0119bni\u0107 zakres cz\u0119stotliwo\u015bci.<\/li>\n\n\n\n<li>Obliczana jest moc:<br><code>power = filtered_signal.^2<\/code><\/li>\n\n\n\n<li>Dla ka\u017cdej sekcji obliczana jest \u015brednia warto\u015b\u0107 mocy.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Wz\u00f3r:<\/strong><br><code>filtered = filtfilt(fir_filter, 1, signal)<br>power = filtered.^2<br>section_power = mean(power(section_start:section_end))<\/code><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong> \u015arednia moc sygna\u0142u w wybranym zakresie cz\u0119stotliwo\u015bci dla ka\u017cdej sekcji.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie mocy:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Moc jest kwadratem amplitudy sygna\u0142u. Jest to miara \u201eenergii\u201d aktywno\u015bci w danym zakresie cz\u0119stotliwo\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Co oznacza moc:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wysoka moc alfa: silna relaksacja, stan spokoju<\/li>\n\n\n\n<li>Wysoka moc beta: aktywne my\u015blenie, koncentracja, ewentualnie stres<\/li>\n\n\n\n<li>Wysoka moc teta: p\u0142ytki sen, medytacja, stan kreatywny<\/li>\n\n\n\n<li>Niska moc we wszystkich pasmach: prawdopodobnie artefakty, s\u0142aby kontakt elektrody lub stan patologiczny<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Por\u00f3wnanie mi\u0119dzy sekcjami:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Je\u015bli moc alfa jest wy\u017csza w sekcji \u201eRelaksacja\u201d ni\u017c w sekcji \u201eTest stresowy\u201d, jest to normalne i oczekiwane.<\/li>\n\n\n\n<li>Je\u015bli moc beta jest wy\u017csza w sekcji \u201eRozwi\u0105zywanie problem\u00f3w\u201d, wskazuje to na aktywn\u0105 prac\u0119 poznawcz\u0105.<\/li>\n\n\n\n<li>Zmiany mocy odzwierciedlaj\u0105 zmiany stanu funkcjonalnego m\u00f3zgu.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.2. Puls (PULSE)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Odst\u0119py RR s\u0105 wyodr\u0119bniane z sygna\u0142u EKG.<\/li>\n\n\n\n<li>Dla ka\u017cdej sekcji obliczany jest \u015bredni puls:<br><code>HR = 60 \/ mean(RR_intervals)<\/code><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong> \u015arednie t\u0119tno w uderzeniach na minut\u0119 dla ka\u017cdej sekcji.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie pulsu:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Puls (t\u0119tno, HR) to liczba uderze\u0144 serca na minut\u0119. Jest to jeden z najprostszych i najwa\u017cniejszych wska\u017anik\u00f3w stanu organizmu.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Warto\u015bci prawid\u0142owe:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>W spoczynku: 60\u2013100 uderze\u0144\/min (u doros\u0142ych)<\/li>\n\n\n\n<li>U sportowc\u00f3w: 40\u201360 uderze\u0144\/min (wytrenowane serce)<\/li>\n\n\n\n<li>Podczas wysi\u0142ku: mo\u017ce osi\u0105ga\u0107 140\u2013180 uderze\u0144\/min (w zale\u017cno\u015bci od wieku)<\/li>\n\n\n\n<li>Podczas snu: 40\u201360 uderze\u0144\/min<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Co wp\u0142ywa na puls:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aktywno\u015b\u0107 wsp\u00f3\u0142czulna: zwi\u0119ksza puls (stres, wysi\u0142ek fizyczny, emocje)<\/li>\n\n\n\n<li>Aktywno\u015b\u0107 przywsp\u00f3\u0142czulna: zmniejsza puls (odpoczynek, relaksacja)<\/li>\n\n\n\n<li>Wysi\u0142ek fizyczny: zwi\u0119ksza puls, aby dostarczy\u0107 tlen do mi\u0119\u015bni<\/li>\n\n\n\n<li>Emocje: stres i l\u0119k go zwi\u0119kszaj\u0105; spok\u00f3j go zmniejsza<\/li>\n\n\n\n<li>Wiek: maksymalny puls spada wraz z wiekiem<\/li>\n\n\n\n<li>Poziom wytrenowania: osoby wytrenowane maj\u0105 ni\u017cszy puls spoczynkowy<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja zmian:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wzrost pulsu: aktywacja, stres, wysi\u0142ek, emocje<\/li>\n\n\n\n<li>Spadek pulsu: relaksacja, odpoczynek, regeneracja<\/li>\n\n\n\n<li>Gwa\u0142towne zmiany: reakcja na bodziec, przej\u015bcie mi\u0119dzy stanami<\/li>\n\n\n\n<li>Utrzymuj\u0105cy si\u0119 wysoki puls: mo\u017cliwy przewlek\u0142y stres lub problemy zdrowotne<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.3. Stres (STRESS)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Autorski algorytm<\/li>\n\n\n\n<li>Warto\u015b\u0107 jest ograniczona do zakresu [0, 100]<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie stresu:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Stres aktywuje uk\u0142ad wsp\u00f3\u0142czulny, co prowadzi do:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wzrostu t\u0119tna<\/li>\n\n\n\n<li>Zmniejszenia zmienno\u015bci rytmu serca (serce bije bardziej regularnie, jak metronom)<\/li>\n\n\n\n<li>Zmian kszta\u0142tu wykresu Poincar\u00e9go (chmura punkt\u00f3w staje si\u0119 bardziej wyd\u0142u\u017cona i zwarta)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wska\u017anik stresu od 0 (minimalny stres) do 100 (maksymalny stres)<\/li>\n\n\n\n<li>0\u201330: niski stres, dobra regeneracja<\/li>\n\n\n\n<li>70\u2013100: wysoki stres, mo\u017cliwe przeci\u0105\u017cenie<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.4. RMSSD (pierwiastek ze \u015bredniej kwadrat\u00f3w kolejnych r\u00f3\u017cnic)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><br><code>RMSSD = sqrt(mean(diff(RR).^2))<\/code><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong> Wska\u017anik zmienno\u015bci rytmu serca, kt\u00f3ry odzwierciedla aktywno\u015b\u0107 przywsp\u00f3\u0142czuln\u0105. Wy\u017csze warto\u015bci = wi\u0119ksza zmienno\u015b\u0107 = wi\u0119ksza relaksacja.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie RMSSD:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>RMSSD mierzy kr\u00f3tkoterminowe zmiany odst\u0119p\u00f3w RR (od uderzenia do uderzenia). Jest to jeden z najbardziej czu\u0142ych wska\u017anik\u00f3w aktywno\u015bci przywsp\u00f3\u0142czulnej (nerwu b\u0142\u0119dnego).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jak dzia\u0142a uk\u0142ad przywsp\u00f3\u0142czulny:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nerw b\u0142\u0119dny wysy\u0142a sygna\u0142y do serca.<\/li>\n\n\n\n<li>Sygna\u0142y te moduluj\u0105 t\u0119tno w zale\u017cno\u015bci od fazy oddychania.<\/li>\n\n\n\n<li>Podczas wdechu: puls nieznacznie przyspiesza.<\/li>\n\n\n\n<li>Podczas wydechu: puls nieznacznie zwalnia.<\/li>\n\n\n\n<li>To tworzy zmienno\u015b\u0107 mierzon\u0105 przez RMSSD.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Co oznaczaj\u0105 warto\u015bci:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wysoki RMSSD (>50 ms u m\u0142odszych os\u00f3b): dobra aktywno\u015b\u0107 przywsp\u00f3\u0142czulna, relaksacja, regeneracja<\/li>\n\n\n\n<li>Niski RMSSD (&lt;20 ms): obni\u017cona aktywno\u015b\u0107 przywsp\u00f3\u0142czulna, stres, zm\u0119czenie, mo\u017cliwe problemy zdrowotne<\/li>\n\n\n\n<li>Warto\u015bci prawid\u0142owe zale\u017c\u0105 od wieku (wy\u017csze u m\u0142odszych os\u00f3b, ni\u017csze u starszych)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Dlaczego to wa\u017cne:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>RMSSD jest wska\u017anikiem zdolno\u015bci organizmu do regeneracji. Sportowcy z wysokim RMSSD szybciej regeneruj\u0105 si\u0119 po wysi\u0142ku. Niski RMSSD mo\u017ce wskazywa\u0107 na przetrenowanie lub przewlek\u0142y stres.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.5. SDNN (odchylenie standardowe odst\u0119p\u00f3w NN)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><br><code>SDNN = std(RR)<\/code><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong> Og\u00f3lna zmienno\u015b\u0107 rytmu serca. Odzwierciedla zar\u00f3wno aktywno\u015b\u0107 wsp\u00f3\u0142czuln\u0105, jak i przywsp\u00f3\u0142czuln\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie SDNN:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>SDNN to odchylenie standardowe wszystkich odst\u0119p\u00f3w RR. Jest to zbiorcza miara og\u00f3lnej zmienno\u015bci, odzwierciedlaj\u0105ca funkcjonowanie ca\u0142ego autonomicznego uk\u0142adu nerwowego.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Co wp\u0142ywa na SDNN:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aktywno\u015b\u0107 przywsp\u00f3\u0142czulna: zwi\u0119ksza zmienno\u015b\u0107 (arytmia oddechowa)<\/li>\n\n\n\n<li>Aktywno\u015b\u0107 wsp\u00f3\u0142czulna: mo\u017ce zar\u00f3wno zwi\u0119ksza\u0107 zmienno\u015b\u0107 (przy umiarkowanej aktywacji), jak i j\u0105 zmniejsza\u0107 (przy silnym stresie)<\/li>\n\n\n\n<li>Rytmy oko\u0142odobowe: zmienno\u015b\u0107 zmienia si\u0119 w ci\u0105gu dnia<\/li>\n\n\n\n<li>Wiek: zmienno\u015b\u0107 maleje wraz z wiekiem<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Znaczenie kliniczne:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wysoki SDNN (>100 ms u m\u0142odszych os\u00f3b): dobra regulacja autonomiczna, dobry stan zdrowia<\/li>\n\n\n\n<li>Niski SDNN (&lt;50 ms): obni\u017cona regulacja autonomiczna, mo\u017cliwe problemy<\/li>\n\n\n\n<li>SDNN &lt;20 ms: bardzo niska zmienno\u015b\u0107, wysokie ryzyko zdarze\u0144 sercowo-naczyniowych<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Por\u00f3wnanie z RMSSD:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>RMSSD jest bardziej czu\u0142y na aktywno\u015b\u0107 przywsp\u00f3\u0142czuln\u0105 (zmiany kr\u00f3tkoterminowe)<\/li>\n\n\n\n<li>SDNN odzwierciedla ca\u0142kowit\u0105 regulacj\u0119 autonomiczn\u0105 (wszystkie zmiany)<\/li>\n\n\n\n<li>Oba parametry s\u0105 wa\u017cne dla pe\u0142nego obrazu funkcjonowania autonomicznego uk\u0142adu nerwowego<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.6. Grupa funkcjonalna (FG)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>SD1 i SD2 s\u0105 obliczane na podstawie wykresu Poincar\u00e9go.<\/p>\n\n\n\n<p>Obliczany jest \u015bredni puls.<\/p>\n\n\n\n<p>Wykorzystywana jest funkcja <strong>findFunctionalGroup_Z<\/strong>, kt\u00f3ra:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>normalizuje SD1, SD2 i HR wzgl\u0119dem norm dla wieku i p\u0142ci (z-score)<\/li>\n\n\n\n<li>okre\u015bla grup\u0119 funkcjonaln\u0105 (0\u201313) na podstawie kombinacji z-score<\/li>\n\n\n\n<li>uwzgl\u0119dnia, czy dana sekcja jest sekcj\u0105 relaksacyjn\u0105 (<strong>Calibration<\/strong>, <strong>Relax<\/strong>)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie grupy funkcjonalnej:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Grupa funkcjonalna to kompleksowa ocena stanu autonomicznego uk\u0142adu nerwowego, oparta na normalizacji parametr\u00f3w HRV wzgl\u0119dem norm dla wieku i p\u0142ci.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong> Zobacz przewodnik *Klasyfikacja stan\u00f3w funkcjonalnych*.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.7. Koncentracja (CONCENT)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Sygna\u0142 z elektrody <strong>AF4<\/strong> jest filtrowany do trzech zakres\u00f3w:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Alfa (10\u201313 Hz)<\/li>\n\n\n\n<li>Beta (20\u201330 Hz)<\/li>\n\n\n\n<li>Gamma (30\u201390 Hz)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Obwiednie s\u0105 obliczane przy u\u017cyciu 4-sekundowego okna:<br><code>envelope_alpha = filtfilt(moving_average, 1, abs(alpha_signal))<br>envelope_beta = filtfilt(moving_average, 1, abs(beta_signal))<br>envelope_gamma = filtfilt(moving_average, 1, abs(gamma_signal))<\/code><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wz\u00f3r koncentracji:<\/strong><br><code>Concentration = 20 * (envelope_beta + envelope_gamma) \/ envelope_alpha<\/code><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie koncentracji:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Koncentracja uwagi wi\u0105\u017ce si\u0119 z aktywacj\u0105 kory przedczo\u0142owej i t\u0142umieniem sygna\u0142\u00f3w rozpraszaj\u0105cych. Znajduje to odzwierciedlenie w zmianach proporcji pasm cz\u0119stotliwo\u015bci EEG.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Neurofizjologia koncentracji:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aktywno\u015b\u0107 alfa (8\u201313 Hz): zwi\u0105zana z relaksacj\u0105 i brakiem aktywnego przetwarzania<\/li>\n\n\n\n<li>Aktywno\u015b\u0107 beta (13\u201330 Hz): zwi\u0105zana z aktywnym my\u015bleniem i przetwarzaniem informacji<\/li>\n\n\n\n<li>Aktywno\u015b\u0107 gamma (30\u201390 Hz): zwi\u0105zana z wi\u0105zaniem informacji i skupieniem uwagi<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Co to oznacza:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Podczas koncentracji: beta i gamma rosn\u0105 (aktywne przetwarzanie), alfa maleje (mniejsza relaksacja)<\/li>\n\n\n\n<li>Podczas rozproszenia uwagi: alfa mo\u017ce by\u0107 wysoka (relaksacja), a beta i gamma niskie (brak aktywnego przetwarzania)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja warto\u015bci:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Niskie warto\u015bci (&lt;10): rozproszona uwaga, relaksacja, mo\u017cliwa senno\u015b\u0107<\/li>\n\n\n\n<li>\u015arednie warto\u015bci (10\u201330): prawid\u0142owa koncentracja<\/li>\n\n\n\n<li>Wysokie warto\u015bci (>30): wysoka koncentracja, aktywna praca umys\u0142owa, mo\u017cliwe napi\u0119cie<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Dlaczego wykorzystywana jest elektroda AF4:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>AF4 (prawa p\u00f3\u0142kula, przednia okolica czo\u0142owa) jest wykorzystywana, poniewa\u017c ten obszar jest wa\u017cny dla:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kontroli uwagi<\/li>\n\n\n\n<li>T\u0142umienia bod\u017ac\u00f3w rozpraszaj\u0105cych<\/li>\n\n\n\n<li>Pami\u0119ci roboczej<\/li>\n\n\n\n<li>Funkcji wykonawczych<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.8. Pobudzenie (AROUSAL)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sygna\u0142y z elektrod AF3 i AF4 s\u0105 filtrowane do zakres\u00f3w alfa (8\u201313 Hz) i beta (13\u201330 Hz).<\/li>\n\n\n\n<li>Moc jest obliczana w 8-sekundowym oknie:<br><code>power_alpha = 1 + log10(sum(alpha_signal.^2) \/ window_length)<br>power_beta = 1 + log10(sum(beta_signal.^2) \/ window_length)<\/code><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Wz\u00f3r pobudzenia:<\/strong><br><code>Arousal = (AF3_beta + AF4_beta) \/ (AF3_alpha + AF4_alpha)<\/code><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Warto\u015bci s\u0105 ograniczane do 95. percentyla w celu usuni\u0119cia warto\u015bci odstaj\u0105cych.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie pobudzenia:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Pobudzenie to og\u00f3lny poziom aktywacji uk\u0142adu nerwowego, od g\u0142\u0119bokiego snu po silny stres.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Neurofizjologia pobudzenia:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Niskie pobudzenie:<\/strong> dominuje rytm alfa (8\u201313 Hz)<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>spokojne czuwanie<\/li>\n\n\n\n<li>zamkni\u0119te oczy<\/li>\n\n\n\n<li>medytacja<\/li>\n\n\n\n<li>stan spokoju<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>\u015arednie pobudzenie:<\/strong> mieszana aktywno\u015b\u0107<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>otwarte oczy<\/li>\n\n\n\n<li>normalna aktywno\u015b\u0107<\/li>\n\n\n\n<li>r\u00f3wnowaga alfa i beta<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Wysokie pobudzenie:<\/strong> dominuje rytm beta (13\u201330 Hz)<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>aktywne my\u015blenie<\/li>\n\n\n\n<li>rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w<\/li>\n\n\n\n<li>stres<\/li>\n\n\n\n<li>l\u0119k<\/li>\n\n\n\n<li>aktywno\u015b\u0107 fizyczna<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Niskie warto\u015bci (&lt;0,5): niskie pobudzenie, relaksacja, mo\u017cliwa senno\u015b\u0107<\/li>\n\n\n\n<li>\u015arednie warto\u015bci (0,5\u20131,5): prawid\u0142owe pobudzenie, czuwanie<\/li>\n\n\n\n<li>Wysokie warto\u015bci (>1,5): wysokie pobudzenie, stres, aktywna praca umys\u0142owa<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Znaczenie praktyczne:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utrzymuj\u0105ce si\u0119 wysokie pobudzenie mo\u017ce wskazywa\u0107 na przewlek\u0142y stres lub l\u0119k.<\/li>\n\n\n\n<li>Bardzo niskie pobudzenie mo\u017ce wskazywa\u0107 na depresj\u0119, zm\u0119czenie lub senno\u015b\u0107.<\/li>\n\n\n\n<li>Optymalne pobudzenie zale\u017cy od zadania (niskie dla odpoczynku, \u015brednie do wysokiego dla pracy).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3.9. Walencja (VALENCE)<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Metoda obliczania:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wykorzystywane s\u0105 te same warto\u015bci mocy alfa i beta, co przy pobudzeniu.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Wz\u00f3r walencji:<\/strong><br><code>Valence = (AF4_alpha \/ AF4_beta) - (AF3_alpha \/ AF3_beta)<\/code><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Warto\u015bci s\u0105 ograniczane do 95. percentyla.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Fizjologiczne wyja\u015bnienie walencji:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Walencja to ocena emocji jako przyjemnej lub nieprzyjemnej. Badania pokazuj\u0105, \u017ce lewa i prawa p\u00f3\u0142kula przetwarzaj\u0105 emocje w r\u00f3\u017cny spos\u00f3b.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Teoria asymetrii p\u00f3\u0142kulowej (Davidson, 1992):<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Lewa p\u00f3\u0142kula (AF3):<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>przetwarzanie emocji pozytywnych<\/li>\n\n\n\n<li>zachowania zbli\u017caj\u0105ce<\/li>\n\n\n\n<li>aktywno\u015b\u0107 i entuzjazm<\/li>\n\n\n\n<li>wysoka alfa = niska aktywacja = stan zrelaksowany, ale zorientowany pozytywnie<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Prawa p\u00f3\u0142kula (AF4):<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>przetwarzanie emocji negatywnych<\/li>\n\n\n\n<li>zachowania wycofuj\u0105ce<\/li>\n\n\n\n<li>ostro\u017cno\u015b\u0107 i l\u0119k<\/li>\n\n\n\n<li>wysoka alfa = niska aktywacja = relaksacja, ale z mo\u017cliw\u0105 negatywn\u0105 walencj\u0105<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Interpretacja:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Warto\u015bci dodatnie:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>prawa p\u00f3\u0142kula jest bardziej zrelaksowana (wysoki stosunek alfa\/beta)<\/li>\n\n\n\n<li>lewa p\u00f3\u0142kula jest bardziej aktywna (niski stosunek alfa\/beta)<\/li>\n\n\n\n<li>emocje pozytywne, przyjemno\u015b\u0107, rado\u015b\u0107<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warto\u015bci ujemne:<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>lewa p\u00f3\u0142kula jest bardziej zrelaksowana<\/li>\n\n\n\n<li>prawa p\u00f3\u0142kula jest bardziej aktywna<\/li>\n\n\n\n<li>emocje negatywne, smutek, l\u0119k, dyskomfort<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Blisko zera:<\/strong> emocje neutralne, r\u00f3wnowaga<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Wa\u017cne do zrozumienia:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aktywno\u015b\u0107 alfa jest odwrotnie proporcjonalna do aktywacji kory m\u00f3zgowej.<\/li>\n\n\n\n<li>Wysoki stosunek alfa\/beta = niska aktywacja kory w danej p\u00f3\u0142kuli.<\/li>\n\n\n\n<li>Niski stosunek alfa\/beta = wysoka aktywacja kory w danej p\u00f3\u0142kuli.<\/li>\n\n\n\n<li>Na sygna\u0142 wp\u0142ywa napi\u0119cie mi\u0119\u015bni czo\u0142a.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Znaczenie praktyczne:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utrzymuj\u0105ca si\u0119 ujemna walencja mo\u017ce wskazywa\u0107 na depresj\u0119 lub l\u0119k.<\/li>\n\n\n\n<li>Dodatnia walencja podczas relaksacji jest dobrym sygna\u0142em.<\/li>\n\n\n\n<li>Zmiany walencji odzwierciedlaj\u0105 reakcje emocjonalne na bod\u017ace.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>2.3.1. Pasma cz\u0119stotliwo\u015bci (THETA, THETA1, THETA2, ALPHA, ALPHA1, ALPHA2, BETA, BETA1, BETA2, GAMMA) Metoda obliczania: Wz\u00f3r:filtered = filtfilt(fir_filter, 1, signal)power = filtered.^2section_power = mean(power(section_start:section_end)) Interpretacja: \u015arednia<span class=\"excerpt-hellip\"> [\u2026]<\/span><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"doc_category":[1416],"doc_tag":[],"class_list":["post-7431","docs","type-docs","status-publish","hentry","doc_category-interfejs-podsumowanie"],"year_month":"2026-09","word_count":1636,"total_views":"10","reactions":{"happy":"0","normal":"0","sad":"0"},"author_info":{"name":"Vitaly","author_nicename":"vitaly","author_url":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/author\/vitaly\/"},"doc_category_info":[{"term_name":"2. Interfejs \u201ePodsumowanie\u201d","term_url":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/docs\/interfejs-podsumowanie\/"}],"doc_tag_info":[],"knowledge_base_info":[],"knowledge_base_slug":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/7431","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/docs"}],"about":[{"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/docs"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7431"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/7431\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7431"}],"wp:term":[{"taxonomy":"doc_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/doc_category?post=7431"},{"taxonomy":"doc_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/doc_tag?post=7431"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}