Page 49 - Stefano Rastelli (a cura di), La ricerca sperimentale sul linguaggio: acquisizione, uso, perdita, Pavia, Pavia University Press, 2013

Gli ERP nello studio dei processi di comprensione frasale 31

4.2.1. Filtraggio di frequenza

Il filtraggio di frequenza permette di eliminare dal tracciato variazioni in de-
terminati range di frequenza; si distingue fra filtri passa-alto che riducono
l’ampiezza delle variazioni del segnale lente e filtri passa-basso che eliminano
le variazioni di alta frequenza (sono chiaramente possibili combinazioni di
filtri, detti passa-banda che permettono il passaggio di un dato intervallo di
frequenze ed elimina-banda o notch che permettono l’abbattimento del segnale
in un dato intervallo o in un intorno di una specifica frequenza). Non è mate-
maticamente concepibile un filtro che permetta il passaggio inalterato del se-
gnale fino a una data frequenza e l’annullamento dello stesso per valori supe-
riori. I filtri sono quindi caratterizzati da una funzione di trasferimento il cui
parametro principale è la frequenza di taglio ovvero la frequenza alla quale un
segnale di ingresso è ridotto di un fattore √2 (ovvero circa 1.43) e da una pen-
denza, tipicamente misurata in dB che descrive con che rapidità varia (nella
sua parte lineare) la riduzione di ampiezza del segnale in funzione della fre-
quenza. Ogni filtro distorce comunque il segnale, sia in ampiezza che in fase,
per deflessioni aventi frequenze vicine alla frequenza di taglio del filtro e va
quindi usato con cautela; rimando a Luck (2005), Capitolo 5, e Todd (2005),
Capitolo 5, per una trattazione dettagliata delle tipologie di filtri digitali e di
come questi vadano utilizzati propriamente all’interno dell’analisi dati EEG.
L’efficacia dell’utilizzo dei filtri di frequenza nell’eliminare artefatti dipende
dalla differenza in frequenza fra i segnali di interesse (componenti ERPs) e
degli artefatti: tanto maggiore è tale differenza tanto più l’utilizzo di filtri di
frequenza sarà efficace nell’eliminazione dei segnali artefattuali senza portare
a distorsioni del segnale di interesse. Nell’ambito degli studi sulla compren-
sione frasale le componenti di interesse sono abbastanza lente ovvero caratte-
rizzate da variazioni che si sviluppano in qualche decina di millisecondi, nel
range di circa 10 Hz, e quindi i filtri devono essere scelti in modo da non ri-
durre o alterare significativamente i segnali attorno a tali frequenze.
Un’ulteriore considerazione relativamente ai filtri di frequenza è che questi
vanno ad alterare anche i segnali artefattuali e tale alterazione può rendere
difficoltoso il loro riconoscimento in successive fasi di analisi. Ad esempio le
saccadi dei movimenti oculari sono caratterizzate da un rapido cambiamento
del segnale nei siti di misura vicini agli occhi e possono essere facilmente rico-
nosciuti in quanto caratterizzati da scalini nel segnale. L’utilizzo di un filtro
passa-basso può ‘arrotondare’ tali scalini e renderne più difficile il riconosci-
mento sia tramite algoritmi automatici che tramite ispezione visiva.