V souboru spanek.mat jsou uloženy spánkové EEG signály pro 5 osob (proměnné signal01 až signal05). Data jsou ze spánkové studie, vybrán byl pouze EEG kanál O2-Ref, reference byla umístěna na levém mastoidu. Všechny signály byl snímány se vzorkovací frekvencí 250Hz.
Ve stejném souboru jsou uloženy i klasifikační třídy dle spánkového experta (proměnné hypno01 až hypno05). Na každém řádku příslušné matice jsou 3 hodnoty. První udává pozici začátku segmentu v samplech (např. 1), druhá pozici konce segmentu v samplech (např. 7500) a třetí odpovídá klasifikační třídě (0 nebo 1):
Hodnota 7500 vzorků odpovídá 30s signálu (30x250=7500). To proto, že expert hodnotil spánkové EEG záznamy po 30s segmentech (epochách).
U osoby s pořadovým číslem 5 (hypno05), není přiložena informace o klasifikační třídě (jsou zde hodnoty NaN). To proto, že tuto hodnotu budete v úloze č. 4 odhadovat.
Expert hodnotil spánkové stavy na základě kompletních PSG záznamů (EEG signály, EMG signál, EOG signál, apod.). My budeme pracovat pouze s EEG signály.
Pro každý 30s segment každé analyzované osoby (celkem 5 osob) spočtěte příznaky, které by mohly co nejlépe odlišit třídy 0 a 1. Inspirovat se můžete příznaky, které jsou uvedeny ve slajdech z přednášek. Tímto způsobem spočtěte dostatečný počet příznaků (cca 5 - 10, ale můžete i více). Pokud má signál délku např. 7312500 samplů, což odpovídá 7312500/250=29250 sekundám a 29250/30=975 epochám, bude výsledkem extrakce příznaků matice s rozměrem 975xN, kde N je celkový počet příznaků.
Pro všechny 4 subjekty, pro které jsou k dispozici klasifikační třídy, vizualizujte vzájemný vztah mezi klasifikační třídou a každým vypočteným příznakem. Využijte k tomu graf typu boxplot. V každém grafu vedle sebe budou zobrazeny vždy 2 boxploty, jeden pro třídu 0 a druhý pro třídu 1. Z těchto grafů bude zřejmé, jakých hodnot nabývá každý z vypočtených příznaků pro segmenty ve třídě 0 a segmenty ve třídě 1. Toto nemusíte nutně zobrazovat pro každou osobu zvlášť, ale příznaky ze všech 4 osob je možné spojit dohromady. Při N příznacích bude v tomto případě výstupem celkem N finálních grafů a v každém z těchto grafů budou zobrazeny 2 boxploty (pro třídu 0 a 1).
Dokumentace k funkci boxplot: https://www.mathworks.com/help/stats/boxplot.html
Výsledky prosím uložte do přímo čitelného formátu, např. PDF, DOCX, PNG, JPEG, apod., aby nebylo nutné spouštět kódy přes různá prostředí, ve kterých to implementujete, a pošlete na adresu vaclav.gerla@cvut.cz.