COURS 6 Flashcards

1
Q

le graphique polaire est une représentation de la variation de phase entre 2 signaux (par exemple). qu’est ce que je peux trouver avec celui-ci et comment je calcule ça?

A

1 - la différence de phase entre les 2 signaux à un moment PRÉCIS
2 - la différence de phase entre les 2 signaux à zéro (quand l’amplitude est nulle).

Avec le paramètre TAU = différence des phases (rad) / 2.pi.fréquence

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

quelle est la limite principale des transformations de Fourier et quelles en sont les conséquences principales?

A

elle assume que le signal est stationnaire (faux en EEG)

  • je dois donc utiliser des petites fenêtres de temps pour faire les transformations.
  • dans mon analyse de Fourier, un signal stationnaire a des pics d’amplitude plus élevé –> donc le fait que le signal est non-stationnaire et que je fais quand même une analyse de F dessus en considérant qu’il est statio a un impact sur MON ESTIMATION PRÉCISE de la puissance
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

l’enregistrement EEG est-il numérique (discret) ou analogique (continu)

A

numérique (discret)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

concrètement, que signifie la fréquence d’Échantillonnage?

A

le nombre de points pris par seconde

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

que stipule le Théorème de Nyquist?

A

un échantillonnage fait à la fréquence F permet l’analyse d’un spectre allant jusqu’à F/2 (Théorique) en pratique, on ira jusqu’à F/3 ou F/4

  • donc un échantillonnage fait à 500Hz permet d’analyser un spectre dont les oscillations vont jusqu’à 250Hz (THÉORIQUEMENT, PAS EN PRATIQUE)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

mon spectre est composé de quelles composantes

A

une composante périodique et une apériodique (1/fx)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

quels sont les paramètres de la composante périodique

A
  • le centre du pic
  • la largeur du pic (va de quelle à quelle fréquence)
  • la puissance (calculée à partir de ma composante apériodique)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

quels sont les paramètres de la composante apériodique

A
  • l’ordonnée à l’origine (l’amplitude/puissance au temps 0)
  • la pente (le taux de changement de la puissance en fxn de la fréquence)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

quel est un point important à noter sur la composante apériodique?

A

elle s’applique sur tout le spectre, toutes les fréquences. Alors que les composantes périodiques changent d’une bande de fréquence à l’autre.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

que reflète la composante apériodique

A

le bruit cérébral autour de ma synchronisation: le rapport d’excitation/inhibition

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

que faut-il noter sur la composante apériodique chez les patients schizophréniques?

A

ils ont une pente plus grande (donc des valeurs d’amplitude sont plus petites rapidement plus les fréquences augmentent).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

quelle est la légende des cartes temps-fréquence

A

X: temps / Y: fréquence / bande de couleur: amplitude (puissance)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

décris l’idée derrière les ondelettes de Morlet

A

prendre une oscillation à une fréquence X et la multiplier par une fonction gaussienne –> j’obtiens une wavelet (à la fréquence de l’oscillation X).

j’obtiens 3 informations:
1 - le signal filtré à X Hz
2 - les variations de puissance (amplitude) à X Hz
3 - les valeurs de la phase dans le temps

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly