Moving Average Eeg

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. EEGs und LFPs, die während der tiefen Hirnstimulation aufgezeichnet wurden, sind durch starke Artefaktspitzen verdorben. Weighted Moving Average Subtraction, um spikeartige Artefakte im EEG und LFP zu entfernen. Individuelle Vorlage für jedes zu entfernende Artefakt. Neuabtastverfahren zur präzisen Rekonstruktion der Spitzenform auch bei niedrigen Abtastraten. Komplette Entfernung von Artefaktresten sogar über 100xA0Hz hinaus. Hintergrund Deep Brain Stimulation (DBS) ist eine gut etablierte Therapie zur Behandlung von Bewegungsstörungen wie Parkinsons Krankheit. In jüngerer Zeit wurde es auch als Therapie für bestimmte psychiatrische Erkrankungen diskutiert. Allerdings können während des aktiven DBS die Aufnahmen von lokalen Feldpotentialen (LFP) und dem Elektroenzephalogramm (EEG) durch wesentliche spikeartige Artefakte verfälscht werden, die vor jeder Analyse entfernt werden müssen. Neue Methode Hier stellen wir eine neue Methode vor, die wir als Moving Average Subtraction (MAS) bezeichnen, die DBS-Artefakte durch Subtraktion adaptiver DBS-Artefaktschablonen von den artefaktkontaminierten Daten entfernt. Insbesondere haben wir eine Resampling-Technik entwickelt, die effizienter ist als ein Upsampling für eine präzise Rekonstruktion der Artefaktform, ohne die EEGs überdimensionieren zu müssen. Durch Anwendung dieser Methode können wir auch bei niedrigen Abtastfrequenzen, die bei klinischen Aufnahmen üblich sind, unverzerrte Signale ableiten. Wir verwendeten die neue Technik auf 12 Datensätze an der Oberfläche und in verschiedenen Hirnstrukturen subthalamischen Kern (STN), pedunculo pontine Kern (PPN), Globus pallidus internus (GPi) mit 7 Patienten. Unsere Ergebnisse zeigen die Unterdrückung der artefaktbezogenen Aktivität bei den Grund - und Oberwellenfrequenzen von DBS. Vergleich mit bestehenden Verfahren Die neue Technik übertrifft die nicht-adaptive Matrizen-Subtraktionstechnik für die Entfernung von hochfrequenten Artefaktresten ohne die spektralen Dips, die bei Kerbfilteransätzen auftreten, zu erzeugen. Schlussfolgerungen Die neue Technik erleichtert die Analyse höherer Frequenzbanden (Gamma-Aktivität) in LFPs und EEGs, die während des aktiven DBS aufgenommen wurden. DBS-Artefaktentfernung Moving Average Subtraction Resampling Entsprechender Autor: Abteilung für Neurologie, Otto-von-Guericke Universität, Leipziger Straszlige 44, 39120 Magdeburg, Deutschland. Fax: 49 391 67 15233. Kopie 2016 Elsevier BV Alle Rechte vorbehalten. EEG-Analyse mit Moving Average-Typ neuronale Netzwerk Abstract Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung: Im Laufe der Jahrhunderte wurde die Forschung über orientalische Medizin verwendet, um viele Patienten heilte Krankheiten, aber Hat die Begrenzung Punkt, wie es schwierig ist, eine wissenschaftliche Grundlage für die Auswirkungen genau zu verstehen. Vor kurzem in der orientalischen Medizin Forschung Teile haben aktiv die wissenschaftliche Grundlage für die Forschungszentren zu etablieren und die Nachfrage nach medizinischen hat mehr und mehr zugenommen. Unter diesen Untersuchungen, einer der orientalischen Medizin Therapie Behandlung hat die Akupunktur keine Nebenwirkung Rampenlicht durch westliche Medizin Medizin und Medikamente. Daher, in diesem Papier, um diese Probleme zu lösen, schlagen wir eine Analyse der Hirnwellen MFCC mit Akupunktur Feedback von Meridian Punkt. Es war quantitative Gehirnwellen-Analyse verwendet die BCI-Technologie, die es für die Hirnkrankheit Pflege-System und analysieren Gehirnwellen MFCC durch Akupunktur Feedback der Meridian-Punkt mit Spektrogramm. Die quantitative Hirnwellen-Charakteristik-Analyse verwendet BCI-Technologie kann wissenschaftliche Grundlage für orientalische Medizin zu zeigen. Das Gehirn-Krankheitspflege-System mit taktiler Rückkopplung ermöglicht die Auswahl eines effektiven Meridianpunktes. Tagungsbericht Jan 2009 Tae-Gu Kwon Jeong-Hoon Schienbein Zusammenfassung Zusammenfassung verstecken ABSTRAKT: Eine Auswertungsmethode für das EEG (Elektroenzephalogramm) wird in dieser Arbeit beschrieben. Die vorgeschlagene Methode verwendet eine Art von nicht-lineare autoregressive Modell durch die Verwendung von MLP (Multilayered Perceptron). Die MLPs werden durch beobachtete Signale für kurze Zeitperioden trainiert. Wenn das Training abgeschlossen ist, kann jedes MLP als Modell des EEG-Generators gedacht werden. Um die Änderung des Generators zu bewerten, wird eine Variation der Verbindungsgewichte in den MLPs durch die Hauptkomponentenanalyse erhalten. Vorteil dieser Methode ist, dass im Vergleich zur konventionellen Frequenzanalyse nur wenige Vorkenntnisse erforderlich sind. Das vorgeschlagene Verfahren wurde angewendet, um einen Zeitraum für eine 7-Folge-Aufgabe zu erfassen. Als Ergebnis der Experimente konnte die Veränderung des Generators als Variation der 2. Hauptkomponente dargestellt werden. Artikel Jan 2009 Abstract anzeigen Zusammenfassung verstecken ABSTRACT: Akupunktur, einer der wichtigsten Bereiche der orientalischen Medizin, wurde für einige tausend Jahre in China, Korea, Japan verwendet, um verschiedene Krankheiten zu behandeln. Vor kurzem hat die Anwendung der Akupunktur auf die Therapie von zerebralen Erkrankungen, wie Schlaganfall, Alzheimers Krankheit, in den Vordergrund geraten, da es keine Nebenwirkung aus der Operation und Einnahme von Medikamenten in der westlichen Medizin verursacht. Allerdings ist die Akupunktur der orientalischen Medizin, eine medizinische Technik auf der Grundlage der Erfahrung und Theorie, wurde nicht validiert wissenschaftlich. So muss die Wirksamkeit der Akupunktur bei der Behandlung von Krankheiten wissenschaftlich unterstützt werden wie die westliche Medizin, die auf dem wissenschaftlichen Grundlagen basiert. Um die Maßnahmen zu suchen, die diesen Anforderungen gerecht werden können, wurden die Eigenschaften des Elektroenzephalogramms (EEG) in Abhängigkeit von der Veränderung der Nervenzelle und des zerebralen Blutflusses durch Anwendung der Akupunktur auf 10 Stellen der Handfläche, Durch die Akupunkturnadel gestochen), um die zerebrale Störung in der orientalischen Medizin durch die BCI (Brain Computer Interface) Technologie zu behandeln. Auf dieser Grundlage sollten die Wirksamkeit der Akupunktur und die Dauer der Akupunktur-Wirksamkeit auf der Grundlage der Stimulation mit Akupunkturnadel an Akupunkturpunkten in Bezug auf die Stimulation des Akupunkturpunktes 2,3,4 analysiert werden. Konferenzpapier Jan 2010 Jeong-Hoon Schienbein Dae-Hyeon Park