matlab希尔伯特变换代码我的脑电信号情感识别文凭论文 此回购包含与我在雅典国立技术大学（NTUA）的电气和计算机工程系本科学习的最后一年中为文凭论文所做的工作相关的所有编码部分。 整个代码在Matlab中，并且每个.m文件中的每个脚本的功能都有一个简短的描述。 该项目包括以下三个阶段： 阶段1：特征提取 提取的功能分为以下几类： 时域特征（信号统计，Hjorth特征，非平稳索引，高阶穿越） 频域特征（STFT，高阶谱） 时频域特征（希尔伯特-黄谱，离散小波变换） 电极组合功能（比例和差分对称） 阶段2：功能选择 使用了5种独立选择方法： 救济金 科恩的f ^ 2 最小冗余最大相关性 基于快速相关的滤波器 无限特征选择 阶段3：分类 分类部分使用了4个离散分类器和1种神经网络： QDA 知识网络 支持向量机 随机森林 深度信仰网络

Linear_Regression_BoomBike 创建线性回归模型以预测自行车销量 问题陈述 美国一家自行车共享提供商BoomBikes最近在收入方面遭受了大幅下滑。 他们已与一家咨询公司签约，以了解这些共享自行车的需求所依赖的因素。 具体来说，他们想了解影响美国市场上这些共享单车需求的因素。 该公司想知道： 哪个变量在预测共享单车的需求方面很重要 这些变量如何很好地描述了自行车的需求 经营目标 使用可用的独立变量对共享自行车的需求进行建模。 管理层将使用它来了解需求随不同功能的确切变化情况。 他们可以据此操纵业务战略，以满足需求水平并满足客户的期望。 此外，该模型将是管理层了解新市场需求动态的好方法。

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