本资源主要是对做情感识别相关实验之后的脑电数据的处理步骤，主要包括选导联通道、重新设置参考电极、提取相应情感的有用信号、并对信号进行滤波和去眼电处理。
2022-05-31 20:20:48
24KB
1
ggseg
该软件包主要包含绘图功能ggseg和不同大脑图谱的data.frames进行绘图。 在区域或网络上绘制分析结果的绘图通常涉及在统计工具（例如R）和用于大脑成像的软件之间进行交换，以正确地可视化分析结果。
该软件包旨在使直接通过R绘制结果成为可能。
地图集
软件包中目前有四个地图集：
dk -Desikan-Killany地图集（aparc）。
aseg皮层下自动分割。
我们正在努力在Wiki中创建有关如何创建和贡献地图集的详细说明。 ggseg函数已经允许您为它提供自定义地图集的data.frame（如果有的话），但是必须符合某些规范才能工作。
注意：从1.5.3版开始， ggseg分为两个软件包：一个用于ggplot中的2d多边形图，另一个用于通过plotly的3d网格图。 这样做是为了减小程序包的大小，依赖性以及简化维护。 如果需要3d绘图工具，请转到。
您可
2022-05-29 05:49:30
3.7MB
1
自己总结的cartographer后端处理详细脑图，从添加节点开始，到构建约束，到线程池，到全局优化都有，提取了关键的函数。xmind格式，下载以后可以自己修改。
2022-05-28 19:07:10
9KB
1
小波变换原理：
小波变换的含义是把某一被称为基本小波（mother wavelet）的函数作位移τ再
在不同尺度α下，与待分析信号X(t)左内积，即
式中，α>0，称为尺度因子，其作用是对基本小波Φ（t）函数作伸缩，τ反映
位移，其值可正可负，α和τ都是连续变量，故又称为连续小波变换（continue
wavelet transform， 简称CWT）。在不同尺度下小波的持续时间随值的加大而增
宽，幅度则与反比减少，但波的形式保持不变。
傅里叶分析是将信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加，同样小波分析
是将信号分解为一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个母小波函数
经过平移和尺度伸缩得来的。
二、小波变换
2022-05-27 17:47:50
987KB
1
用matlab生成谐波代码脑电信号处理
Matlab中的EEG信号预处理和分类。
开发该代码是为了分析EEG信号在抓握和提起任务中区分丝绸，麂皮和砂纸的表面纹理的能力。
此代码中使用的数据是Luciw
et.al.（）生成的数据。
作者提供了一个函数WEEG_GetEventsInHS（），并在此代码中使用了该函数。
此项目使用主题7和11的表面系列试验。
这段代码：
预处理脑电数据
通过主成分分析执行降维（此部分在代码中被注释掉，以从后续技术中生成结果）
生成频谱图
使用在此处找到的函数permutest执行非参数置换测试。
实现SVM分类器并计算准确性，误报率等。
其他信息：乳突通道是通道17和22。由于感兴趣的信号在运动皮层中，因此从乳突通道引用EEG数据。
保留权利的课程中提供了用于多个小波时频分析的函数mttfr（）。
这是文件中提供的一些信息，可能有助于重现该信息：
用法：
[功率，平均，ITC，时间]
=
mttfr（x，fs，freqs，n_cycles，time_bandwidth）
例子：
[功率，平均，ITC，时间]
=
mtffr（x，4000，30：5：100
2022-05-24 09:21:14
5KB
1