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上传时间: 2021-10-30 10:11:33
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脑电图机器学习挑战
EEG 机器学习挑战赛,Python 和 MATLAB(学者项目,2015)
本次挑战的目标包括根据 30 秒的 EEG 信号确定正确的睡眠阶段(W、R、N1、N2、N3); 数据集分别包含 10178 和 10087 个 EEG 用于训练和测试。
特征提取
首先,我编写了自己的Python脚本(参见: : ),在学校网络上应用分布式并行计算。 它将特征的计算时间除以超过 100。超过 100。
PyEEG / PyREM / MNE
感谢 PyEEG 库,我提取了这些特征:
DFA:去趋势波动分析
PFD:Petrosian 分形维数
hjorth:Hjorth 移动性和复杂性
ApEn:近似熵
SampEn:样本熵(SampEn)
hfd:樋口分形维数
费舍尔信息:费舍尔信息
SVD:SVD熵
bin power & bin power ratio:由