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EEG信号
处理与分类CNN模型集合+样例运行训练
EEG信号
处理与分类CNN模型集合+样例运行训练
2023-03-04 19:32:10
52KB
脑机接口
1
使用 1DCNN 从 EEG 信号进行心理图像分类
使用 1DCNN 从 EEG 信号进行心理图像分类
2022-07-13 13:12:22
492KB
1DCNN
抑郁症患者
EEG信号
的多重分形特征 (2008年)
用奇异谱法分析了抑郁症患者16导
EEG信号
的多重分形特征。讨论了多重分形分析方法在抑郁症患者临床诊断中的应用。发现抑郁症患者
EEG信号
的多重分形强度在Fpl、Fp2、F3、F4、c3和F7等信导较正常人有显著增加。该特性在抑郁症物理测量临床诊断中具有潜在价值。
2022-05-08 12:25:28
231KB
工程技术
论文
1
Automatic-Emotion-Recognition-on-DEAP-Dataset:该项目使用来自DEAP数据集的
EEG信号
,通过集成的1-D CNN,LSTM和2D,3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类-源码
DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的
EEG信号
,使用集成的一维CNN,LSTM和2D,3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。
2022-03-08 12:18:36
22.96MB
JupyterNotebook
1
诱发电位记录示意图-
EEG信号
基础
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
脑机接口
1
思维状态的
EEG信号
分类方法研究
脑电信号(EEG)是一种研究脑活动的重要信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。运用时域回归方法对2~5种不同思维脑电信号进行预处理,用AR模型提取信号分段前后特征,最后用BP算法进行分类。并对分段前后的分类结果进行比较,实验表明,该方法达到很好的分类效果。
2021-12-02 14:48:24
839KB
EEG信号
AR模型
特征提取
1
Freelancerc.com 上的 EEG 信号处理,用于 instinctmicro:基于 EEG 和 ECoG 的 BCI。-matlab开发
此代码说明了基于ECoG和EEG的2类MI-BCI的范例和工作流程。
2021-11-21 22:11:02
9KB
matlab
1
脑电信号的特点-
EEG信号
基础1
脑电信号的特点 幅度:0.1 ~ 100 V 频带: 0.5 ~ 3000 Hz 干扰信号:眼电干扰、肌电干扰、工频干扰、环境电磁噪声干扰等 信号源的内阻大,且具有时变性
2021-10-27 18:38:07
1.48MB
EEG信号
1
RPR:此功能非常有用,易于使用,可以从原始
EEG信号
中找到相对功率比-matlab开发
你只要写: [RPR,zd,za,zb,zt,DAR,DTABR]=RPR(RawSignals,fs) 您只需要原始 EEG 信号和 fs(频率采样)
2021-09-17 12:21:20
2KB
matlab
1
SSVEP-BCI-研究:高中SSVEP-BCI研究项目,旨在提高捕获的
EEG信号
的分类准确性-源码
SSVEP-BCI研究 作为Ridgefield高中专业研究计划的一部分,我研究了脑机接口领域并进行了实验。 在老Dominion大学(现移居至弗吉尼亚联邦大学)的Dean Krusienski博士及其博士生的指导下,我使用脑电图(EEG)测量了人体稳态视觉诱发电位(SSVEP)。 SSVEP是通过向对象提供闪烁的棋盘图像而生成的,可以潜在地用于帮助残疾患者与环境互动而不动。 摘要: 自从基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)发明以来,主要的挑战是提高准确性和信号识别能力。 尽管SSVEP在具有最小BCI暴露的受试者中表现出很高的准确率,但要保证日常使用的可靠性,BCI必须达
2021-09-15 13:45:48
69.1MB
csharp
matlab
t-test
eeg-signals
1
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