Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Signal processing for Brain-Computer Interfaces:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Signal processing for Brain-Computer Interfaces
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,00,25zaliczenie
laboratoriaL1 45 4,00,75zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1None

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To teach students how to process, analyze, and classify EEG signal.
C-2To equip students with the ability of designing and programming interfaces controlling the external devices with user's brain activity.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Introduction to Matlab programming8
T-L-2Building a script for signal recording.4
T-L-3Building a script with instructions for a user (supervised session).4
T-L-4Recording EEG signal for off-line processing.4
T-L-5EEG signal preprocessing (spatial, spectral, and statistical data filtering).6
T-L-6Implementing feature extraction methods.4
T-L-7Implementing (and testing) classification methods.4
T-L-8Adapting all the scripts for an on-line BCI.6
T-L-9Tests with real users.3
T-L-10Presenting the test results.2
45
wykłady
T-W-1EEG signals - main characteristics2
T-W-2The definition and types of Brain Computer Interfaces (BCI).2
T-W-3Removing artifacts from EEG signal (EEG signal preprocessing).2
T-W-4Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform)2
T-W-5Extracting features for BCI control.3
T-W-6The classification rules/schemes used in BCIs.2
T-W-7Final discussion.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1The attendence in the laboratories.45
A-L-2The individual work of a student.55
100
wykłady
A-W-1The attendance in the lectures15
A-W-2The individual work of a student.10
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Informative lectures.
M-2Discussion.
M-3Laboratories with computers and EEG devices.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: The presentation describing the interface created during laboratories and tests results.
S-2Ocena podsumowująca: An oral exam in a form of discussion summing up the knowlegde gained during the lectures.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_null_W01
After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data.
C-1T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-2, T-W-6M-1, M-2S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_null_U01
The student will be able to create a Brain-Computer Interface suitable for a given task.
C-2T-L-10, T-L-8, T-L-4, T-L-1, T-L-6, T-L-7, T-L-5, T-L-2, T-L-3, T-L-9M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_null_W01
After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data.
2,0
3,0The student is able to define the main BCI concepts.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_null_U01
The student will be able to create a Brain-Computer Interface suitable for a given task.
2,0
3,0The student is able to acquire EEG signal, preprocess it in Matlab and describe with some features.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Official Matlab site: http://www.mathworks.com/help/matlab/
  2. Lotte F., Study of Electroencephalographic Signal Processing and Classification Techniques towards the use of Brain-Computer Interfaces in Virtual Reality Applications, 2008, PhD Thesis, https://sites.google.com/site/fabienlotte/phdthesis
  3. S. W. Smith, Digital Signal Processing: A practical Guide for Engineers and Scientists, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Introduction to Matlab programming8
T-L-2Building a script for signal recording.4
T-L-3Building a script with instructions for a user (supervised session).4
T-L-4Recording EEG signal for off-line processing.4
T-L-5EEG signal preprocessing (spatial, spectral, and statistical data filtering).6
T-L-6Implementing feature extraction methods.4
T-L-7Implementing (and testing) classification methods.4
T-L-8Adapting all the scripts for an on-line BCI.6
T-L-9Tests with real users.3
T-L-10Presenting the test results.2
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1EEG signals - main characteristics2
T-W-2The definition and types of Brain Computer Interfaces (BCI).2
T-W-3Removing artifacts from EEG signal (EEG signal preprocessing).2
T-W-4Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform)2
T-W-5Extracting features for BCI control.3
T-W-6The classification rules/schemes used in BCIs.2
T-W-7Final discussion.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1The attendence in the laboratories.45
A-L-2The individual work of a student.55
100
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1The attendance in the lectures15
A-W-2The individual work of a student.10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_W01After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data.
Cel przedmiotuC-1To teach students how to process, analyze, and classify EEG signal.
Treści programoweT-W-3Removing artifacts from EEG signal (EEG signal preprocessing).
T-W-5Extracting features for BCI control.
T-W-1EEG signals - main characteristics
T-W-7Final discussion.
T-W-4Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform)
T-W-2The definition and types of Brain Computer Interfaces (BCI).
T-W-6The classification rules/schemes used in BCIs.
Metody nauczaniaM-1Informative lectures.
M-2Discussion.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: An oral exam in a form of discussion summing up the knowlegde gained during the lectures.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to define the main BCI concepts.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_U01The student will be able to create a Brain-Computer Interface suitable for a given task.
Cel przedmiotuC-2To equip students with the ability of designing and programming interfaces controlling the external devices with user's brain activity.
Treści programoweT-L-10Presenting the test results.
T-L-8Adapting all the scripts for an on-line BCI.
T-L-4Recording EEG signal for off-line processing.
T-L-1Introduction to Matlab programming
T-L-6Implementing feature extraction methods.
T-L-7Implementing (and testing) classification methods.
T-L-5EEG signal preprocessing (spatial, spectral, and statistical data filtering).
T-L-2Building a script for signal recording.
T-L-3Building a script with instructions for a user (supervised session).
T-L-9Tests with real users.
Metody nauczaniaM-3Laboratories with computers and EEG devices.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: The presentation describing the interface created during laboratories and tests results.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to acquire EEG signal, preprocess it in Matlab and describe with some features.
3,5
4,0
4,5
5,0