Il cervello umano è un sistema dinamico molto complesso che presenta peculiari caratteristiche di non stazionarietà: in questo lavoro di analisi dei segnali
elettrofisiologici, l’attenzione è stata focalizzata proprio su questo aspetto. In
particolare sono state valutate le tecniche di segmentazione dei segnali EEG, sia
di tipo parametrico che di tipo non parametrico. Queste tecniche permettono la
rilevazione dei processi di transizione rapida (RTP), ossia dei punti di transizione
rapida tra i segmenti con caratteristiche di quasi-stazionarietà presenti negli EEG.
Siamo andati ad analizzare un recente algoritmo di segmentazione, valutandone
pregi e difetti. In seguito è stato sviluppato un nostro algoritmo di segmentazione
e ricerca degli RTP (FinderRTP), le cui caratteristiche sono state valutate facendo
ricorso a segnali EEG artificiali da noi appositamente generati. Dopo aver validato
l’algoritmo, abbiamo applicato il finderRTP a dei segnali EEG sperimentali. Infine
abbiamo indagato le caratteristiche statistiche degli RTP trovati e dei tempi di
attesa tra gli RTP
