Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Signal processing for Brain-Computer Interfaces:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Signal processing for Brain-Computer Interfaces | ||
| 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) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | None |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To teach students how to process, analyze, and classify EEG signal. |
| C-2 | To equip students with the ability of designing and programming interfaces controlling the external devices with user's brain activity. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Introduction to Matlab programming | 8 |
| T-L-2 | Building a script for signal recording. | 4 |
| T-L-3 | Building a script with instructions for a user (supervised session). | 4 |
| T-L-4 | Recording EEG signal for off-line processing. | 4 |
| T-L-5 | EEG signal preprocessing (spatial, spectral, and statistical data filtering). | 6 |
| T-L-6 | Implementing feature extraction methods. | 4 |
| T-L-7 | Implementing (and testing) classification methods. | 4 |
| T-L-8 | Adapting all the scripts for an on-line BCI. | 6 |
| T-L-9 | Tests with real users. | 3 |
| T-L-10 | Presenting the test results. | 2 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | EEG signals - main characteristics | 2 |
| T-W-2 | The definition and types of Brain Computer Interfaces (BCI). | 2 |
| T-W-3 | Removing artifacts from EEG signal (EEG signal preprocessing). | 2 |
| T-W-4 | Spectral analysis of EEG signal (Fourier transform) | 2 |
| T-W-5 | Extracting features for BCI control. | 3 |
| T-W-6 | The classification rules/schemes used in BCIs. | 2 |
| T-W-7 | Final discussion. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | The attendence in the laboratories. | 45 |
| A-L-2 | The individual work of a student. | 55 |
| 100 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | The attendance in the lectures | 15 |
| A-W-2 | The individual work of a student. | 10 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Informative lectures. |
| M-2 | Discussion. |
| M-3 | Laboratories with computers and EEG devices. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: The presentation describing the interface created during laboratories and tests results. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: An oral exam in a form of discussion summing up the knowlegde gained during the lectures. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_W01 After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data. | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-2, T-W-6 | M-1, M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_U01 The student will be able to create a Brain-Computer Interface suitable for a given task. | — | — | C-2 | T-L-10, T-L-8, T-L-4, T-L-1, T-L-6, T-L-7, T-L-5, T-L-2, T-L-3, T-L-9 | M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_W01 After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data. | 2,0 | |
| 3,0 | The student is able to define the main BCI concepts. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_U01 The student will be able to create a Brain-Computer Interface suitable for a given task. | 2,0 | |
| 3,0 | The student is able to acquire EEG signal, preprocess it in Matlab and describe with some features. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Official Matlab site: http://www.mathworks.com/help/matlab/
- 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
- S. W. Smith, Digital Signal Processing: A practical Guide for Engineers and Scientists, 2003