Spektrální metody pro zobrazení vývoje a změn EEG aktivity v čase

Abstract

Dlouhodobé EEG záznamy jsou nahrávány po dobu několika hodin. Standardní EEGzobrazuje pouze krátké úseky signálu při zachování optimálníhočasového rozlišení. Z to-hoto dúvodu je výhodné využítčasově frekvenční analýzu. Výsledky této analýzy jsou zob-razovány pomocí zhuštěných spektrálních kulis (CSA). Cílem této práce je zhodnotit odhadspektra pomocí neparametrických (FFT) a parametrických (AR) metod z hlediska optimál- ního frekvenčního ačasového rozlišení. Jednotlivé modely byly implementovány v prostředíMATLAB a výsledky byly porovnány i graficky.

The long-term EEG monitoring is recorded for several hours. Standard EEG displays no more than 30 seconds of data per screen in optimal time resolution. For this reason the time-frequency analysis is useful. Result of this analysis is displayed in the form of compres- sed spectral arrays (CSA). The main aim of this thesis is to compare nonparametric (FFT) and parametric (AR) spectral estimation according to optimal frequency and time resolu- tion. These models were implemented in MATLAB interface and results are represented in graphic form.