Howtosignalprocessing
La moyenne du signal est une technique de traitement du signal appliqué dans le domaine temporel, destiné à augmenter la résistance d'un signal par rapport au bruit qui l'obscurcit.
- Comment fonctionne la moyenne du signal?
- Qu'est-ce que le signal en moyenne dans l'EEG?
- Quelle est l'importance de la moyenne du signal?
- Pourquoi la moyenne réduit-elle le bruit?
Comment fonctionne la moyenne du signal?
La moyenne du signal résume un ensemble d'époques de temps du signal avec le bruit aléatoire super-imposé. Si les époques de temps sont correctement alignées, les formes d'onde de signal se résument directement ensemble. D'un autre côté, le bruit non corrélé se fait en moyenne dans le temps. Ainsi, le rapport signal / bruit (SNR) est amélioré.
Qu'est-ce que le signal en moyenne dans l'EEG?
La technique la plus couramment utilisée est la moyenne du signal, selon laquelle un certain nombre de segments EEG, à chaque temps à la même classe d'événements, sont moyennés pour donner une forme d'onde dans laquelle les caractéristiques cohérentes des segments (l'ERP) sont conservées tandis que les caractéristiques varient à travers les segments sont atténués (voir fig. 1).
Quelle est l'importance de la moyenne du signal?
La raison ultime d'effectuer la moyenne du signal est d'augmenter le rapport signal / bruit (chapitre 3). L'estimation du bruit résiduel peut facilement être établie dans un exemple théorique illustré dans la simulation dans PR4_1 où tous les composants sont connus.
Pourquoi la moyenne réduit-elle le bruit?
La moyenne a le pouvoir de réduire le bruit sans compromettre les détails, car il augmente en fait le rapport signal / bruit (SNR) de votre image. Un bonus supplémentaire est que la moyenne peut également augmenter la profondeur du bit de votre image - au-delà de ce qui serait possible avec une seule image.
