Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S3)

Sylabus przedmiotu EEG signal analysis in Matlab:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta
Obszary studiów studia trzeciego stopnia
Profil
Moduł
Przedmiot EEG signal analysis in Matlab
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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,00,25zaliczenie
laboratoriaL1 45 3,00,75zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1None

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To teach students how to record, process and analyze EEG signals in Matlab environments.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Introduction to Matlab programming10
T-L-2OpenVibe platform6
T-L-3Sending data from OpenVibe to Matlab8
T-L-4Recording EEG signals with 19-channel Discovery 20 device4
T-L-5Removing artifacts from EEG signal4
T-L-6Spatial and temporal filtering5
T-L-7Extracting different brain activity patterns from EEG recording6
T-L-8Exam.2
45
wykłady
T-W-1EEG signals - main characteristics3
T-W-2Main types of artifacts and methods for removing them4
T-W-3Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform)2
T-W-4Extracting different brain activity patterns from EEG recording4
T-W-5Exam.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.45
90
wykłady
A-W-1The attendance in the lectures15
A-W-2The individual work of a student.15
30

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 final report describing the detailed results of the analysis of the EEG signal acquired durings laboratories and processed in Matlab environment.
S-2Ocena podsumowująca: The final discussion summing up the knowlegde gained during the lectures.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_3-_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-1T-L-7, T-W-3, T-W-1, T-W-2M-2, M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_3-_null_U01
The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task.
C-1T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-6, T-L-2, T-L-7, T-L-1M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_3-_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
3,0The 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_3-_null_U01
The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task.
2,0
3,0The 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

  1. 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
  2. S. W. Smith, Digital Signal Processing: A practical Guide for Engineers and Scientists, 2003
  3. Official Matlab site: http://www.mathworks.com/help/matlab/

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Introduction to Matlab programming10
T-L-2OpenVibe platform6
T-L-3Sending data from OpenVibe to Matlab8
T-L-4Recording EEG signals with 19-channel Discovery 20 device4
T-L-5Removing artifacts from EEG signal4
T-L-6Spatial and temporal filtering5
T-L-7Extracting different brain activity patterns from EEG recording6
T-L-8Exam.2
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1EEG signals - main characteristics3
T-W-2Main types of artifacts and methods for removing them4
T-W-3Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform)2
T-W-4Extracting different brain activity patterns from EEG recording4
T-W-5Exam.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1The attendence in the laboratories.45
A-L-2The individual work of a student.45
90
(*) 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.15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_3-_null_W01After 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.
Cel przedmiotuC-1To teach students how to record, process and analyze EEG signals in Matlab environments.
Treści programoweT-L-7Extracting different brain activity patterns from EEG recording
T-W-3Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform)
T-W-1EEG signals - main characteristics
T-W-2Main types of artifacts and methods for removing them
Metody nauczaniaM-2Discussion.
M-1Informative lectures.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: The final 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_3-_null_U01The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task.
Cel przedmiotuC-1To teach students how to record, process and analyze EEG signals in Matlab environments.
Treści programoweT-L-4Recording EEG signals with 19-channel Discovery 20 device
T-L-5Removing artifacts from EEG signal
T-L-3Sending data from OpenVibe to Matlab
T-L-6Spatial and temporal filtering
T-L-2OpenVibe platform
T-L-7Extracting different brain activity patterns from EEG recording
T-L-1Introduction to Matlab programming
Metody nauczaniaM-3Laboratories with computers and EEG devices.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: The final report describing the detailed results of the analysis of the EEG signal acquired durings laboratories and processed in Matlab environment.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to acquire EEG signal and perform its spectral anaysis in Matlab environment.
3,5
4,0
4,5
5,0