Signali i sistemi ETF

Metode analize elektrofizioloških signala

Oglasna tabla se ne koristi. Sva obaveštenja će biti postavljena na sajtu predmeta.

13E054MAS predmet ima za cilj da se teorijska saznanja o obradi biosignala primene u praksi.

13E054MAS - Obaveštenja

28.01.2020. ISPIT U FEBRUARSKOM ROKU je zakazan, u dogovoru sa studentkinjama i studentima MAS predmeta. Termin polaganja je 9. februar 2020. u 9 ujutru u laboratoriji 69.

08.01.2020. PREDLOG OCENA I REZULTAT PREDROKA su dostupni ovde.

30.12.2019. PREDISPITNI POENI kao i ostale tekuće informacije su dostupni ovde.

29.12.2019. ISPIT I UVID U POENE na MAS predmetu održaće se, u dogovoru sa studentkinjama i studentima, u januarskom ispitnom roku 14.01.2020. sa početkom u 15 časova u laboratoriji 69. Ispit se neće držati 08.01.2020.

24.12.2019. PREZENTACIJA ZA GOSTUJUĆE PREDAVANJE koje je održala Ljubica Cimeša je dostupna ovde.

22.12.2019. PREDAVANJA u ponedeljak 23.12.2019. će početi, prema rasporedu časova, u 11 časova.

18.12.2019. RASPORED za odbranu vežbi drugog ciklusa je dostupan ovde.

18.12.2019. GOSTUJUĆE PREDAVANJE Ljubice Cimeše, MSc pod nazivom "Primena neuralnih mreža za klasifikaciju biomedicinskih signala" će se održati u ponedeljak 23.12.2019. u sali 55 od 13 časova Više informacija na http://automatika.etf.rs/sr/obave%C5%A1tenja i na https://www.etf.bg.ac.rs/sr/najave/2019/12/primena-neuralnih-mreza-za-klasifikaciju-biomedicinskih-signala.

Opširnije: 13E054MAS - Obaveštenja

13E054MAS - Materijali

Sve materijale studentkinje i studenti će dobiti na vežbama i predavanjima.

Analiza signala se vrši pretežno u programskom paketu Matlab, ali i u GNU Octave-u i Python-u.

Vežbe i predavanja se sastoje iz dva ciklusa i, između ostalog, obuhvataju sledeće celine:

• Učitavanje EKG signala iz PhysioBank - banke podataka na internetu
• Generisanje sintetičkog EKG signala
• Resemplovanje i korekcija bazne linije biomedicinskih signala
• Razdvajanje EEG frekvencijskih komponenti: Diferencijalna moždana aktivnost leve i desne hemisfere
• Metode analize biomedicinskih signala u vremenskom domenu: Periodičnost signala
• Metode analize biomedicinskih signala u vremenskom domenu: Usrednjavanje signala
• Metode analize biomedicinskih signala u vremenskom domenu: Filtriranje signala
• Metode za detekciju QRS kompleksa EKG signala: Pan-Tompkins metoda (originalni rad je dostupan na: https://www.robots.ox.ac.uk/~gari/teaching/cdt/A3/readings/ECG/Pan+Tompkins.pdf)
• Statističke metode analize biomedicinskih signala u vremenskom domenu: ICA (eng. Independent Component Analysis)
• Vremensko frekvencijska analiza signala primenom spektrograma i wavelet transformacije tj. talasića

13E054MAS - Laboratorija

Vežbe na tabli i laboratorijske vežbe iz predmeta 13E054MAS signala se održavaju u laboratoriji 69.

Od školske 2017/18. godine, dodata je nova obavezna vežba (koja se ne ocenjuje), a koja se odnosi se na programiranje i analizu signala u Python programskom jeziku. Zadatke za ovu vežbu u školskoj 2017/18. pod nazivom "Prikaz signala u vremenskom i frekvencijskom domenu i filtriranje signala u Pythonu" studentkinje i studenti mogu pogledati na: MAS3_1.pdf. Takođe, dostupni su i vremenski odbirci signala koji je sniman u laboratoriji 69 na Univerzitetu u Beogradu - Elektrotehničkom fakultetu - elektrokardiografski signal ekg.txt.

Rešenje za vežbu MAS3_1 u Python-u je takođe dostupno: primerMASresenje.zip.

13E054MAS - Rokovi

Rezultate kolokvijuma i ispita studentkinje i studenti dobijaju putem e-mail liste koja se formira na početku semestra.

Podsetnik sa zadacima za vežbanje i manipulaciju nizovima u Matlabu, studentkinje i studenti mogu pogledati na: Zadaci MAS 2017.pdf. GNU Octave / Matlab rešenje za podsetnik je dostupno: resenjeManipulacijaNizovima.txt.