Atvirojo kodo sistema išmatuotų biologinių signalų analizės metodų tyrimas
Abstract
Magistro baigiamojo darbo tikslas – ištirti galimybes aptikti kibernetinės ligos momentus, kai yra žiūrimas virtualiosios realybės turinys, naudojant atvirojo kodo EEG signalų matavimo galimybes. Šiame darbe atlikta požymių skaičiavimo EEG signaluose analitinė apžvalga, apžvelgtos atvirojo kodo programos, skirtos analizuoti EEG signalus. Atliekant eksperimentinį tyrimą buvo sukurtos programos EEG signalams matuoti ir analizuoti. Tyrimui atlikti ir požymiams gauti pasirinkti statistiniai analizės metodai – aritmetinis vidurkis, standartinis nuokrypis, ekscesas, entropija, asimetrija, spektrinio galios tankio įvertinimas. Tyrimo metu gauti požymiai buvo analizuojami trejais metodais – rankiniu būdu, ANOVA ir kryžmine koreliacija. Magistro baigiamojo darbo metu nustatyta, kad naudojant atvirojo kodo sistemą negalima išmatuoti kibernetinės ligos momentų. Atvirojo kodo sistema išmatuotų biologinių signalų analizės metodų tyrimas. Magistro baigiamasis darbas elektronikos inžinerijos laipsniui. Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2019, 54 p., 35 iliustr., 4 lent., 21 bibl., 3 priedų. The aim of Master’s degree thesis is to investigate cybersickness detection methods using open source measuring system when watching virtual reality content. In this final thesis an analytical analysis of feature extraction methods in EEG signals were made and open source programs used in EEG signal analysis were reviewed. During experimental research two programs were made for EEG signal acquisition and analysis. Statistical analysis methods were chosen for EEG signal feature calculation, such as mean, standard deviation, kurtosis, entropy, skewness and spectral density estimation. Three methods were used for feature comparison – manual, ANOVA and cross-correlation. In this Master’s degree thesis the study found that it is not possible to detect cybersickness moments when using open source system. Investigation of Analysis Methods for Biological Signals Analysis Measured By Open Source System. Master’s Thesis for Electronic Engineering. Vilnius Gediminas Technical University. Vilnius, 2019, 54p., 35 figures, 4 tables, 21 bibl. entries, 3 appendixes.