{"id":7444,"date":"2026-09-03T15:40:59","date_gmt":"2026-09-03T13:40:59","guid":{"rendered":"https:\/\/cleverpoint.pro\/docs\/uncategorized\/moc-wedlug-sekcji\/"},"modified":"2026-09-03T15:40:59","modified_gmt":"2026-09-03T13:40:59","password":"","slug":"moc-wedlug-sekcji","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/docs\/interfejs-moc\/moc-wedlug-sekcji\/","title":{"rendered":"5.2. Tryb \u201eMoc wed\u0142ug sekcji\u201d"},"content":{"rendered":"\n

5.2.1. Sterowanie<\/h3>\n\n\n\n
\"Power<\/figure>\n\n\n\n
    \n
  1. Trim:<\/strong> usuwanie fragment\u00f3w z artefaktami<\/li>\n\n\n\n
  2. CAR:<\/strong> u\u015brednione odniesienie wsp\u00f3lne<\/li>\n\n\n\n
  3. Denoise:<\/strong> t\u0142umienie artefakt\u00f3w mrugania<\/li>\n\n\n\n
  4. Filter:<\/strong> wyb\u00f3r filtra cz\u0119stotliwo\u015bci<\/li>\n\n\n\n
  5. Function:<\/strong> funkcja agreguj\u0105ca (sum, mean, median, std<\/strong>)<\/li>\n\n\n\n
  6. Relative:<\/strong> warto\u015bci wzgl\u0119dne (procent ca\u0142kowitego widma)<\/li>\n\n\n\n
  7. Epoch length:<\/strong> d\u0142ugo\u015b\u0107 epoki do u\u015bredniania<\/li>\n\n\n\n
  8. Przycisk przeliczenia<\/li>\n\n\n\n
  9. Wyb\u00f3r trybu: Moc wed\u0142ug sekcji \/ Interakcje mi\u0119dzy kana\u0142ami<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    5.2.2. Tabela wynik\u00f3w<\/h3>\n\n\n\n
      <\/ol>\n\n\n\n
      \"Power<\/figure>\n\n\n\n

      Tabela zawiera:<\/h3>\n\n\n\n
        \n
      1. Section\/filter:<\/strong> nazwa sekcji lub nazwa filtra<\/li>\n\n\n\n
      2. F8, AF4, AF3, F7, L Zygoma:<\/strong> moc dla ka\u017cdej elektrody<\/li>\n\n\n\n
      3. Epoch length:<\/strong> d\u0142ugo\u015b\u0107 epoki<\/li>\n\n\n\n
      4. Power:<\/strong> pole wyboru do w\u0142\u0105czania lub wy\u0142\u0105czania sekcji<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        5.2.3. Metoda obliczania mocy<\/h3>\n\n\n\n
          \n
        • Stosowane s\u0105 przekszta\u0142cenia: Trim, CAR, Denoise<\/strong> (artefakty mrugania)<\/li>\n\n\n\n
        • Stosowany jest filtr cz\u0119stotliwo\u015bci (je\u015bli wybrany)<\/li>\n\n\n\n
        • Sygna\u0142 jest przekszta\u0142cany na moc:
          power = signal.^2<\/code><\/li>\n\n\n\n
        • Stosowane jest u\u015brednianie epokowe:
          power_smoothed = filtfilt(moving_average, 1, power)<\/code><\/li>\n\n\n\n
        • Dla ka\u017cdej sekcji obliczana jest statystyka zbiorcza:
          sum: sum(power_section) \/ Fs (power integral)
          mean: mean(power_section) (mean power)
          median: median(power_section) (median power)
          std: std(power_section) (standard deviation)<\/code><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          5.2.4. Warto\u015bci wzgl\u0119dne<\/h3>\n\n\n\n

          Gdy w\u0142\u0105czona jest opcja Relative<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

            \n
          • Dla ka\u017cdego kana\u0142u obliczana jest moc ca\u0142kowita (bez filtrowania).<\/li>\n\n\n\n
          • Moc w wybranym pa\u015bmie jest wyra\u017cana w procentach:
            relative_power = 100 * filtered_power \/ total_power<\/code><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            Interpretacja:<\/strong> Procentowy udzia\u0142 mocy w wybranym pa\u015bmie cz\u0119stotliwo\u015bci w stosunku do ca\u0142kowitej mocy sygna\u0142u.<\/p>\n\n\n\n

            Fizjologiczne wyja\u015bnienie mocy wzgl\u0119dnej:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            Moc bezwzgl\u0119dna zale\u017cy od wielu czynnik\u00f3w (jako\u015bci kontaktu, cech indywidualnych). Moc wzgl\u0119dna pokazuje, jaki udzia\u0142 w ca\u0142kowitej aktywno\u015bci m\u00f3zgu ma dane pasmo cz\u0119stotliwo\u015bci.<\/p>\n\n\n\n

              \n
            • Moc wzgl\u0119dna jest bardziej stabilna i u\u0142atwia por\u00f3wnywanie os\u00f3b.<\/li>\n\n\n\n
            • Pokazuje \u201er\u00f3wnowag\u0119\u201d mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi rytmami.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              Przyk\u0142ady:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

                \n
              • Alfa 50%: po\u0142owa aktywno\u015bci m\u00f3zgu to rytm alfa (silna relaksacja)<\/li>\n\n\n\n
              • Beta 30%: jedna trzecia aktywno\u015bci to rytm beta (aktywne my\u015blenie)<\/li>\n\n\n\n
              • Teta 10%: jedna dziesi\u0105ta aktywno\u015bci to rytm teta (p\u0142ytki sen lub medytacja)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                Interpretacja zmian:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

                  \n
                • Wzrost wzgl\u0119dnej alfy: przej\u015bcie w kierunku relaksacji<\/li>\n\n\n\n
                • Wzrost wzgl\u0119dnej bety: przej\u015bcie w kierunku aktywnej pracy<\/li>\n\n\n\n
                • Zmiana r\u00f3wnowagi odzwierciedla zmian\u0119 stanu funkcjonalnego<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  5.2.1. Sterowanie 5.2.2. Tabela wynik\u00f3w Tabela zawiera: 5.2.3. Metoda obliczania mocy 5.2.4. Warto\u015bci wzgl\u0119dne Gdy w\u0142\u0105czona jest opcja Relative: Interpretacja: Procentowy udzia\u0142 mocy w wybranym pa\u015bmie [\u2026]<\/span><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"doc_category":[1419],"doc_tag":[],"class_list":["post-7444","docs","type-docs","status-publish","hentry","doc_category-interfejs-moc"],"year_month":"2026-09","word_count":360,"total_views":"9","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":"5. Interfejs \u201eMoc\u201d","term_url":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/docs\/interfejs-moc\/"}],"doc_tag_info":[],"knowledge_base_info":[],"knowledge_base_slug":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/7444","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=7444"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/7444\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7444"}],"wp:term":[{"taxonomy":"doc_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/doc_category?post=7444"},{"taxonomy":"doc_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cleverpoint.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/doc_tag?post=7444"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}