1、自己整理的c语言知识思维导图。
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内容包含：
数据类型、运算符号、指针、字符串、关键词、函数、伪指令、编译、内存这几个方面。
后续还会更新
2022-02-12 22:02:37
14KB
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诱发电位记录示意图
+
_
strobe light flashes, elicits
evoked potential +EEG:
+
EP
EEG
=
“single trial”
+
_
2022-02-10 21:51:18
2.97MB
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作为当前神经工程领域中最活跃的研究方向之一,脑-机接口在生物医学、神经康复和智能机器人等领域具?有重要的研究意义和巨大的应用潜力.近10年来,脑-机接口技术得到了长足的进步和飞速的发展,应用领域也在逐?渐扩大.在已有相关工作的基础上,介绍脑-机接口系统的主要组成部分,对各组成部分常涉及到的相关基本理论和技术作了总结和介绍,主要包括脑信号获娶脑信号预处理、特征提娶变换算法等相关技术和理论,最后对脑-机接?口未来的研究方向进行了展望.
2022-02-09 23:47:16
731KB
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HCIA-Datacom V1.0 电子教材+教学实验手册+LAB脑图
2022-02-08 19:05:47
24.69MB
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2.1 原始脑电数据的读取和显示
采集到的脑电信号文件为 data.txt，调用 eeg_load.m 文件，即可绘制出脑电样本信号图，
如下图 2 所示。
图2 脑电样本信号图
2.2 脑电信号频谱图及功率谱图的绘制
首先调用 eeg_fft.m 文件，原理是对样本信号进行傅立叶变换 [3]，即可获得样本信号的
频谱图，如下图 3 所示。
2022-02-08 14:23:17
1.57MB
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基于pyqt的脑波信号处理专注度提取，根据TGAM模块获取的脑波原始数据，通过小波包变换和时频变换计算出专注度，各种中间量和结果均有可视化显示。
2022-02-06 11:02:46
5KB
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脑电情绪识别二分类算法，采用模型决策树、SVM、KNN三个模型 （deap数据集），代码主要分为三部分：快速傅里叶变换处理（fft）、数据预处理、以及各个模型处理。采用的模型包括：决策树、SVM、KNN三个模型（模型采用的比较简单，可以直接调用库，很适合我这种新手，看起来也方便）。
2022-02-03 14:11:42
6KB
SpringCloud第二季脑图，ActiveMQ脑图，mysql高级脑图，JVM JDK等脑图，docker脑图
2022-02-02 10:06:32
137.27MB
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基于CNN和LSTM的脑电情绪识别_运用卷积神经网络_4D-CRNN,数据集为DEAP和seed。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率
2022-02-01 19:06:00
1.75MB