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Octaveあれこれ

2014-06-26T19:31:53+09:00

-データをロードする load "dataname.*" -現在入力済みの変数.etcを表示 whos -特定のchのみを表示 x=EEG(:,9) (EEGの中の9chのデータをxに代入する) x=EEG(start:end,ch) -データの横軸を変えて表示(N=50000,Fs=1000のとき) N=50000; Fs=1000; sig50000=EEG(10001:60000,9); sig50000_fft=fft(sig50000); plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,abs(sig50000_fft)) -線に色を付ける plot(data,'color') (color=r:red,b:blue,.etc...) -フォントサイズを変えて表示 set(gca,'FontName','Helvetica','Fontsize',12) もしくは set(gca,'Fontsize',12) -ラベルを付ける legend('label_A','label_B','…'); xlabel('') ylabel('') -プロットした画像の見える範囲を変える axis([x_min x_max y_min y_max])

06/19

2014-06-26T18:49:44+09:00

電磁波背景雑音熱帯地方で発生する雷放射影響を受けた定常雑音であり電離層の変化などにより日変化成分や季節トレンドを有する異常信号非定常信号のうち、地殻からの異常電磁放射を指し、数日間にわたり数ピコテスラ程度の振幅上昇がみられる突発的雑音非定常信号のうち未処理の校正信号や近接雷など -------------------------------------------------------- SSVPE 視覚に関する信号見ようとするだけで観測できる->目しか動かせない人の入力信号に使える 10Hz信号を見てると10Hz,20Hz,40Hzにピークが検出される(倍音) 今やってる研究は注意が届く範囲がどこからどこまでかを検出上下左右は既出だが奥行はまだやられてないからそれをやっている -------------------------------------------------------- 実習内容はSSVPE データは２つそれぞれ違う周波数のLEDを見ているのでデータ解析をして何Hzを見ているかあてる SSVEP:データ .vhdr:れどめ .vmrk:データ点数が最後の2行に入っている -> A:6010->84609 -> B:4760->72471 今回解析するのはO1の部位サンプリング1000Hz load SSVPE(A,B) whos ===> EEGという変数に入っている plot(EEG(:,9)) ------------------------ ばんしょ EEG(:,9)を利用(O1) Fs=1000Hz 何Hzで光るLEDを見ているか？ SSVEPのピークは何Hzかサンプリング周波数Fsのデータを N点でDFT＝＞X(k) |X(k)| -> (Fs/N)・k[Hz}の強さ（振幅スペクトル） 5~90に出る plot(EEG(62000:63000,9)) sig1000=EEG(62001:63000,9); sig10000=EEG(62001:72000,9); sig1000_fft=fft(sig1000); sig10000_fft=fft(sig10000); plot(abs(sig1000_fft)) ylim([0 1000]) --------------------------------------------------------------------------- N=50000; Fs=1000; sig50000=EEG(10001:60000,9); sig50000_fft=fft(sig50000); plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,abs(sig50000_fft)) ylim([0 20000]) xlim([0 50]) --------------------------------------------------------------------------- N=10000; Fs=1000; sigA1=EEG(10001:20000,9); sigA2=EEG(20001:30000,9); sigA3=EEG(30001:40000,9); sigA4=EEG(40001:50000,9); sigA5=EEG(50001:60000,9); sigA1_fft=abs(fft(sigA1)); sigA2_fft=abs(fft(sigA2)); sigA3_fft=abs(fft(sigA3)); sigA4_fft=abs(fft(sigA4)); sigA5_fft=abs(fft(sigA5)); sigA_fft=sigA1_fft+sigA2_fft+sigA3_fft+sigA4_fft+sigA5_fft; sigA_fft=sigA_fft/5; plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,abs(sigA_fft)) ylim([0 10000]) xlim([0 50])

講義まとめ

2014-06-26T18:23:58+09:00

**５月 -[[05/29]] **６月 -[[06/05]] -[[06/12]] -[[06/19]] -[[06/26]] **７月 -[[07/03]] -[[07/10]] -[[07/17]] *Octaveあれこれ -[[Octaveあれこれ]]

06/26

2014-06-26T18:22:24+09:00

ゼミA最終課題 6/26 7/03 7/10 7/17 ・脳波・・左右50回ずつ見たデータ・・１９ｃｈで観測したデータ・・O1-T3-Fp1とO2-T4-Fp2の比較EEG1 ・・O1-O2,T3-T4,Fp1-Fp2の比較EEG2 O後頭葉 T側頭葉 Fp前頭葉 1,左方 2,右方まとめるときにここで強く出るかを必ず出す（もしくは均等に）結論を出す（何があったかや左右，前後の違い）定量的な評価をする（なんとなくではなく数値的な表現）信号処理は加算平均目を動かす前を比較対象とする・車両走行音・・ｃｈ１，ｃｈ２の遅延情報から車が何km/hで走っているか推測・・0.1秒間隔で角度を求めるマイク間距離30cm サンプリング周波数44100Hz 歩行者と自動車が同じ方向に歩いている 1 はまだ　まつい　たけうち 2 まき　いっそ　ちん車はやし　ふくなが　はら

06/05

2014-06-05T19:30:06+09:00

EEG=脳電位エレクトロ～グラム eog=眼電位(Electro OculoGram)エレクトロオキュログラム配布されたファイルをロード load move_eye.mat サンプリング周波数1000 eog_right -中央から右に動いた点 eog_left -中央から右に動いた点 ---- プロットしてみよう plot(EEG_O1(eog_left2(1)-1000:eog_left2(1)+1000)) O(オー)1です注意・EEG_O1 -左後頭葉・EEG_O2 -右後頭葉からサッカード開始点±1000点のデータを使って同期加算(加算平均) 同期点：サッカード開始点(eog_left2,eog_right2)が格納されている課題配分 left担当 -陳～原 right担当 -福永～磯谷加算数：2,5,10,50 -O1,O2の比較(加算数50) -加算数の比較(加算数2,5,10,50) S/N比もできれば？やる課題説明ここまで %----------------------------------------------------- %初期化 x2=EEG_O1(eog_left2(1)-1000:eog_left2(1)+1000); x2(1:end)=0; x50=x2; x10=x2; x5 =x2; % %加算数2回 j=2; for i=1:j x2+=EEG_O1(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O1_02=x2/j; %加算数5回 j=5; for i=1:j x5+=EEG_O1(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O1_05=x5/j; %加算数10回 j=10; for i=1:j x10+=EEG_O1(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O1_10=x10/j; %加算数50回 j=50; for i=1:j x50+=EEG_O1(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O1_50=x50/j; %プロット figure hold on plot(-1:.001:1,O1_02,'b') plot(-1:.001:1,O1_05,'r') plot(-1:.001:1,O1_10,'m') plot(-1:.001:1,O1_50,'g') hold off title("O1_left") legend("2times","5times","10times","50times") xlabel("time(s)") ylabel("voltage(uV)") %------------------------------------------------------- %初期化 x2=EEG_O1(eog_right2(1)-1000:eog_right2(1)+1000); x2(1:end)=0; x50=x2; x10=x2; x5 =x2; % %加算数2回 j=2; for i=1:j x2+=EEG_O1(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O1_02=x2/j; %加算数5回 j=5; for i=1:j x5+=EEG_O1(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O1_05=x5/j; %加算数10回 j=10; for i=1:j x10+=EEG_O1(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O1_10=x10/j; %加算数50回 j=50; for i=1:j x50+=EEG_O1(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O1_50=x50/j; %プロット figure hold on plot(-1:.001:1,O1_02,'b') plot(-1:.001:1,O1_05,'r') plot(-1:.001:1,O1_10,'m') plot(-1:.001:1,O1_50,'g') hold off title("O1_right") legend("2times","5times","10times","50times") xlabel("time(s)") ylabel("voltage(uV)") %------------------------------------------------------- %初期化 x2=EEG_O2(eog_left2(1)-1000:eog_left2(1)+1000); x2(1:end)=0; x50=x2; x10=x2; x5 =x2; % %加算数2回 j=2; for i=1:j x2+=EEG_O2(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O2_02=x2/j; %加算数5回 j=5; for i=1:j x5+=EEG_O2(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O2_05=x5/j; %加算数10回 j=10; for i=1:j x10+=EEG_O2(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O2_10=x10/j; %加算数50回 j=50; for i=1:j x50+=EEG_O2(eog_left2(i)-1000:eog_left2(i)+1000); end O2_50=x50/j; %プロット figure hold on plot(-1:.001:1,O2_02,'b') plot(-1:.001:1,O2_05,'r') plot(-1:.001:1,O2_10,'m') plot(-1:.001:1,O2_50,'g') hold off title("O2_left") legend("2times","5times","10times","50times") xlabel("time(s)") ylabel("voltage(uV)") %------------------------------------------------------- 初期化 x2=EEG_O2(eog_right2(1)-1000:eog_right2(1)+1000); x2(1:end)=0; x50=x2; x10=x2; x5 =x2; % %加算数2回 j=2; for i=1:j x2+=EEG_O2(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O2_02=x2/j; %加算数5回 j=5; for i=1:j x5+=EEG_O2(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O2_05=x5/j; %加算数10回 j=10; for i=1:j x10+=EEG_O2(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O2_10=x10/j; %加算数50回 j=50; for i=1:j x50+=EEG_O2(eog_right2(i)-1000:eog_right2(i)+1000); end O2_50=x50/j; %プロット figure hold on plot(-1:.001:1,O2_02,'b') plot(-1:.001:1,O2_05,'r') plot(-1:.001:1,O2_10,'m') plot(-1:.001:1,O2_50,'g') hold off title("O2_right") legend("2times","5times","10times","50times") xlabel("time(s)") ylabel("voltage(uV)") %------------------------------------------------------- %plot(-1:.001:1,x)

05/29

2014-06-05T17:48:12+09:00

*歩行と歩行間隔 $$frac{1}{2}$$

frac{1}{2}

-右足の初期接地 -左足の初期接地一番最初に脚部が床面に接地した音＜足音という --------------------------------------------------- -歩行間隔の抽出振幅の変動が明確振幅の変動が起こる直前振幅の変動が不明確周波数の高域成分が現れる直前 --------------------------------------------------- -結果条件個人経時特性　１０回の歩行を５０分おきに５回被験者の比較　１０回＊５度の歩行それぞれの歩行間隔の平均と標準偏差、左右の差を示す octaveのコマンド |コマンド|説明| |cd ****|****にディレクトリ移動| |load('filename.**');|fileを読み込む| |load filename.mat|.mat,.datのみこの形式でも可| |whos|どの変数が保存されているか確認| |xやyなど|変数を打つとその変数の中身が見れる| |~|ただし音データなどは膨大な量なので見ないほうが吉| |plot(変数)|変数をfigureにプロットする| |plot(変数,'r')|r=red,b=blue,m=magenta,…の色で表示| |hold on|figureにプロットを重ね続ける| ------- plot(y) hold on plot(itai5_r,zeros(1,length(itai5_1)),"or") -------- fft_y = fft(y);周波数変換振幅スペクトル fft_amp = abs(fft_y); 位相スペクトル fft_ang = angle(fft_y); ピコって出るノイズ specgram(y,2048,44100,2048,1024) スペクトルグラム：＊カラーバーケプストラム ---------------------------------- 白板足音2248点切り出しフーリエ変換（振幅スペクトル）１０底対数表示逆フーリエ変換リフタリング（０づめ）フーリエ変換フーリエ変換結果の見方サンプリング周波数：Fs FFTへの入力点数：N FFTの結果（振幅スペクトル）：fftsig fftsigのN点目は Fs * (n-1) --------------- [Hz] N ------------------------------ x1 = y(itai5_1(1):itai5_1(1)+2047); x1amp = abs(fft(x1)); x1log = log10(x1amp); 横軸は合わせないといけない plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,x1log) x1ifft = ifft(x1log); plot(real(x1ifft)) 左端部分がスペクトル包絡を示している残り大部分はピッチを表している緩やかにどう変化しているか octave:22> itai5_1_l itai5_1_l = 26361 75463 120903 165995 octave:23> itai5_1_r itai5_1_r = 52614 98930 144153 190116 tmp=x1ifft; tmp(49:2000)=0; x1lift = tmp; x1env(x1lift); plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,x1log) hold on plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,x1env,'r') xl1 = y(26361:26361+2047); xl1fft = fft(xl1); xl1log = log10(xl1fft); xl1ifft = ifft(xl1log); xl1lift = xl1ifft; xl1lift(49:2000) = 0; xl1fft2 = fft(xl1lift); plot(real(xl1fft2)) xlim([0 1024]) ------------------------------------ xl1 = y(26361:26361+2047); xl1fft = fft(xl1); xl1log = log10(xl1fft); xl1ifft = ifft(xl1log); xl1lift = xl1ifft; xl1lift(49:2000) = 0; xl1fft2 = fft(xl1lift); plot(real(xl1fft2)) xlim([0 1024]) xl2 = y(75463:75463+2047); xl2fft = fft(xl2); xl2log = log10(xl2fft); xl2ifft = ifft(xl2log); xl2lift = xl2ifft; xl2lift(49:2000) = 0; xl2fft2 = fft(xl2lift); plot(real(xl2fft2)) xlim([0 1024]) xl3 = y(120903:120903+2047); xl3fft = fft(xl3); xl3log = log10(xl3fft); xl3ifft = ifft(xl3log); xl3lift = xl3ifft; xl3lift(49:2000) = 0; xl3fft2 = fft(xl3lift); plot(real(xl3fft2)) xlim([0 1024]) xl4 = y(165995:165995+2047); xl4fft = fft(xl4); xl4log = log10(xl4fft); xl4ifft = ifft(xl4log); xl4lift = xl4ifft; xl4lift(49:2000) = 0; xl4fft2 = fft(xl4lift); plot(real(xl4fft2)) xlim([0 1024]) xr1 = y(52614:52614+2047); xr1fft = fft(xr1); xr1log = log10(xr1fft); xr1ifft = ifft(xr1log); xr1lift = xr1ifft; xr1lift(49:2000) = 0; xr1fft2 = fft(xr1lift); plot(real(xr1fft2)) xlim([0 1024]) xr2 = y(98930:98930+2047); xr2fft = fft(xr2); xr2log = log10(xr2fft); xr2ifft = ifft(xr2log); xr2lift = xr2ifft; xr2lift(49:2000) = 0; xr2fft2 = fft(xr2lift); plot(real(xr2fft2)) xlim([0 1024]) xr3 = y(144153:144153+2047); xr3fft = fft(xr3); xr3log = log10(xr3fft); xr3ifft = ifft(xr3log); xr3lift = xr3ifft; xr3lift(49:2000) = 0; xr3fft2 = fft(xr3lift); plot(real(xr3fft2)) xlim([0 1024]) xr4 = y(190116:190116+2047); xr4fft = fft(xr4); xr4log = log10(xr4fft); xr4ifft = ifft(xr4log); xr4lift = xr4ifft; xr4lift(49:2000) = 0; xr4fft2 = fft(xr4lift); plot(real(xr4fft2)) xlim([0 1024]) Fs =44100; N=2048; figure hold on plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xl1fft2),'b') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xl2fft2),'m') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xl3fft2),'c') plot(real(xl4fft2),'g') plot(real(xr1fft2),'b') plot(real(xr2fft2),'r') plot(real(xr3fft2),'g') plot(real(xr4fft2),'m') xlim([0 1024]) Fs =44100; N=2048; figure hold on plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xl1fft2),'b') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xl2fft2),'m') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xl3fft2),'c') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xl4fft2),'g') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xr1fft2),'b') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xr2fft2),'r') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xr3fft2),'g') plot(0:Fs/N:Fs-Fs/N,real(xr4fft2),'m') xlim([1 Fs/2])

メニュー

2014-06-05T17:47:29+09:00

**メニュー -[[トップページ]] //-[[プラグイン紹介>プラグイン]] //-[[まとめサイト作成支援ツール]] -[[講義まとめ]] -[[メニュー]] -[[メニュー2]] ---- **更新履歴 #recent(20) &link_editmenu(text=ここを編集)

プラグイン/RSS

2014-06-05T17:13:42+09:00

*RSSを取り込んで一覧表示(showrss) #showrss(ここにＲＳＳのＵＲＬ) もしくは #rss(ここにＲＳＳのＵＲＬを入力) と入力することで指定したＲＳＳを取り込んで一覧表示します。詳しくはこちらをご覧ください。＝＞http://www1.atwiki.jp/guide/pages/266.html#id_b6d0b10d ---- たとえば、#showrss(http://iphone.appinfo.jp/rss/pricedown/,target=blank,countrss,lasttime) と入力すると以下のように表示されます。 #showrss(http://iphone.appinfo.jp/rss/pricedown/,target=blank,countrss,lasttime)

プラグイン/動画(Youtube)

2014-06-05T17:13:42+09:00

* 動画(youtube) @wikiのwikiモードでは #video(動画のURL) と入力することで、動画を貼り付けることが出来ます。詳しくはこちらをご覧ください。＝＞http://atwiki.jp/guide/17_209_ja.html また動画のURLはYoutubeのURLをご利用ください。＝＞http://www.youtube.com/ ----- たとえば、#video(http://youtube.com/watch?v=kTV1CcS53JQ)と入力すると以下のように表示されます。 #video(http://youtube.com/watch?v=kTV1CcS53JQ)

プラグイン

2014-06-05T17:13:42+09:00

@wikiにはいくつかの便利なプラグインがあります。 ----- #ls ----- これ以外のプラグインについては@wikiガイドをご覧ください =>http://atwiki.jp/guide/