Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Brain signal analysis in Matlab environment:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Brain signal analysis in Matlab environment | ||
| 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) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | None |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To teach students how to record, process and analyze EEG signals in Matlab environments. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Introduction to Matlab programming | 10 |
| T-L-2 | OpenVibe platform | 6 |
| T-L-3 | Sending data from OpenVibe to Matlab | 8 |
| T-L-4 | Recording EEG signals with 19-channel Discovery 20 device | 4 |
| T-L-5 | Removing artifacts from EEG signal | 4 |
| T-L-6 | Spatial and temporal filtering | 5 |
| T-L-7 | Extracting different brain activity patterns from EEG recording | 6 |
| T-L-8 | Exam. | 2 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | EEG signals - main characteristics | 3 |
| T-W-2 | Main types of artifacts and methods for removing them | 4 |
| T-W-3 | Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform) | 2 |
| T-W-4 | Extracting different brain activity patterns from EEG recording | 4 |
| T-W-5 | Exam. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | The attendence in the laboratories. | 45 |
| A-L-2 | The individual work of a student. | 45 |
| 90 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | The attendance in the lectures | 15 |
| A-W-2 | The individual work of a student. | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Informative lectures. |
| M-2 | Discussion. |
| M-3 | Laboratories with computers and EEG devices. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: The final report describing the detailed results of the analysis of the EEG signal acquired durings laboratories and processed in Matlab environment. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: The final discussion summing up the knowlegde gained during the lectures. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_W01 After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, describe the EEG device, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data. | — | — | C-1 | T-L-7, T-W-1, T-W-3, T-W-2 | M-1, M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_U01 The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task. | — | — | C-1 | T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-7, T-L-5, T-L-1 | M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_W01 After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, describe the EEG device, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data. | 2,0 | |
| 3,0 | The student is able to define the main BCI concepts. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_U01 The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task. | 2,0 | |
| 3,0 | The student is able to acquire EEG signal and perform its spectral anaysis in Matlab environment. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- 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
- S. W. Smith, Digital Signal Processing: A practical Guide for Engineers and Scientists, 2003
- Official Matlab site: http://www.mathworks.com/help/matlab/