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基于MSE-PCA的脑电睡眠分期方法研究
针对传统的自动睡眠分期准确率不足问题,提出一种将多尺度熵(MSE)和主成分分析(PCA)联合使用的自动睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电(EEG)监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用MSE表征受试者脑电信号不同睡眠期的非线性动力学特征;然后使用PCA的前两个主成分向量代替MSE特征进行降维,实现降低数据冗余的同时保留绝大多数EEG非线性特征;最终将新向量的特征参数输入到反馈神经网络(BPNN)分类器中实现MSE-PCA模型的脑电睡眠状态的自动识别分类。实验结果表明,自动分期准确率可达到87.9%,kappa系数0.77,该方法能提高脑电自动睡眠分期系统的准确率和稳定性。
2021-04-04 09:23:43
366KB
自动睡眠分期
1
运动想象脑电CSP-SVM支持向量机二分类
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。
2021-04-03 19:02:17
189.51MB
运动想象MI
CSP特征提取
脑电EEG
支持向量机分类
1
面向对象脑图(diaolove).mmap
初学者,急需补充基础知识的需求人员,内置细致如毛。
2021-04-02 17:06:35
9.98MB
面向对象编程
1
自己使用用的脑图工具很好使用
稳
2021-03-31 15:06:47
160.28MB
fsc
1
vue知识图谱.xmind
一张图带你了解整个xue全家桶相关。包括vue、vue-router、vuex、webpack、浏览器相关等所有vue全家桶相关知识点。
2021-03-31 14:09:27
568KB
vue
知识图谱
vue全家桶
脑图
1
ssvep脑机接口信号(Data_2.mat)
该数据基于SSVEP经典实验范式产生,所提供数据为4维数据,其中第一个维度表示数据采集的通道数,第二个维度表示数据采样点数,第三个维度表示实验次数,第四个维度表示试验中刺激块的闪烁频率。例如Data_1数据大小为[9,5120,40,6],9表示该实验数据的采集来自于9个通道,5120为采样点数,40表示为确保数据的可靠性,共进行了40轮,6表示SSVEP实验范式中刺激块的闪烁频率为6个不同的频率
2021-03-29 20:55:07
3.3MB
脑机接口,信号处理
1
AAL模板划分的90大脑区域.xlsx
人类脑区划分模板对应,如有侵权请联系删除。
2021-03-29 18:07:08
15KB
AAL
脑分区模板
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信息系统项目管理师-信息系统范围管理核心知识点思维脑图.rar
信息系统项目管理师-信息系统范围管理核心知识点思维脑图.rar 信息系统项目管理师-信息系统范围管理核心知识点思维脑图.rar 信息系统项目管理师-信息系统范围管理核心知识点思维脑图.rar 信息系统项目管理师-信息系统范围管理核心知识点思维脑图.rar 信息系统项目管理师-信息系统范围管理核心知识点思维脑图.rar
2021-03-29 16:06:14
2.55MB
信息系统项目管理师
1
基于SVM的机器学习脑电信号EEG情绪识别.rar
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
脑卒中患者表面肌电信号与痉挛性肌张力关系分析
脑卒中患者表面肌电信号与痉挛性肌张力关系分析
2021-03-28 17:08:08
793KB
研究论文
1
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