基于脑电信号的身份识别方法,作者应用运动想象的方法分三个波段,想象四类运动。
2021-04-20 12:00:39 1.13MB EEG
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EEGLAB 的一个很有用的插件ADJUST,它可以半自动的去除伪迹独立成分。ADJUST 需要自己安装,不是 EEGLAB 默认携带的,附上安装方法。
2021-04-18 11:02:51 39KB eeg eeglab 脑电数据 去伪迹
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1. 功率谱密度(power spectral density,PSD) 2. 差异不对称(differential asymmetry,DASM) 3. 理性不对称(rational asymmetry,RASM) 4. 差异因果(differential caudality,DCAU) 5. 不对称(assymmetry,ASM) 6. 差分熵(differential entropy,DE)
2021-04-14 15:25:37 9KB EEG
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EEG信号特征提取与分类,CSP算法,比较全面,值得学习.
2021-04-12 15:12:10 338KB EEG
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seed数据集EEG情绪识别,包含完整seed数据集
2021-04-10 21:01:32 24.58MB seed数据集
MNN库中CSP算法的使用,以BCI竞赛中运动想象的数据为例。参考博客Python中MNE库滤波的重要性。https://blog.csdn.net/zhoudapeng01/article/details/106124655
2021-04-09 17:55:40 156.59MB MNE EEG CSP
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基于一个公开数据集和2008年BCI竞赛数据集,提供一个CNN-PSD运动想象二分类demo,详见https://www.xxy.ink/learn/bci/3.html。包含脑电PSD特征提取,运动想象卷积神经网络分类等。
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基于一个公开数据集和一个BCI竞赛数据集,提供一个SVM-CSP运动想象二分类demo,详见https://www.xxy.ink/learn/bci/2.html。包含脑电CSP特征提取,运动想象支持向量机分类,bbci和biosig工具箱等。
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在Python中利用pywt库进行EEG数据的分析,包括连续小波变换,以及小波包分解重构计算不同频率区间的能量和
2021-03-31 23:20:48 17.62MB python 小波包 EEG
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基于SVM的机器学习脑电信号EEG情绪识别代码和数据
2021-03-29 09:03:47 10.56MB EEG 机器学习