2023/3/9 -3/11 脑机接口学习内容一览： 前段时间做了比较多的提取频谱特征来进行机器学习，进而完成模式识别的任务。在这这一篇博客中，将尝试使用EEG信号，主要使用plt.specgram()函数来生成脑电信号的时频图dataset，为接下来使用神经网络进行深度学习做准备。一、需求分析： 在本次工作开始之前，我们先对本次的尝试进行一次简单的需求分析。 （在参加服务外包期间因为没有做好这些基础工作吃了很大的亏，不得不频繁修改代码）1.数据集 本次尝试采用的数据集仍然与往期博文对脑电信号进行特征提取并分类（二分类）相同，采用的是matlab脑电处理
下面所有博客是个人对EEG脑电的探索，项目代码是早期版本不完整，需要完整项目代码和资料请私聊。数据集1、脑电项目探索和实现(EEG)(上)：研究数据集选取和介绍SEED相关论文阅读分析：1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks》3、EEG-GNN论文阅读和分析：《EEGEmotionRecognitionUsingDynamicalGraphConvolutionalNeuralNetworks》4、论文阅读和分析:Mas
往期文章希望了解更多的道友点这里0.分享【脑机接口+人工智能】的学习之路1.1.脑电EEG代码开源分享【1.前置准备-静息态篇】1.2.脑电EEG代码开源分享【1.前置准备-任务态篇】2.1.脑电EEG代码开源分享【2.预处理-静息态篇】2.2.脑电EEG代码开源分享【2.预处理-任务态篇】3.1.脑电EEG代码开源分享【3.可视化分析-静息态篇】3.2.脑电EEG代码开源分享【3.可视化分析-任务态篇】4.1.脑电EEG代码开源分享【4.特征提取-时域篇】4.2.脑电EEG代码开源分享【4.特征提取-频域篇】4.3.脑电EEG代码开源分享【4.特征提取-时频域篇】4.4.脑电EEG代码开源分
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脑电波介绍脑电波（Electroencephalogram,EEG）是应用电生理指标来记录大脑活动的方法。大脑在活动时，神经元同步发生突触后电位反应在了头皮表面，研究者将电机放置在被试者的头皮上检测脑电波信号。电机位置大概如下：实际而言，收集到的数据就是多个通道的时间序列数据：之前有幸参加了学院路内的一个脑电实验，签了保密协议就不谈实验内容了。抛开内容不谈，这次实验让我觉得虽然脑电的理论基础很好，但是实际上执行的可能并不是很理想。电极位置、实验流程等都可能影响数据的质量。信号预处理在进行模型构建前，主要有三个步骤：信号预处理、数据增强和特征提取。1伪影处理脑电信号会受到眼部伪影和肌电信号的影响
脑电波介绍脑电波（Electroencephalogram,EEG）是应用电生理指标来记录大脑活动的方法。大脑在活动时，神经元同步发生突触后电位反应在了头皮表面，研究者将电机放置在被试者的头皮上检测脑电波信号。电机位置大概如下：实际而言，收集到的数据就是多个通道的时间序列数据：之前有幸参加了学院路内的一个脑电实验，签了保密协议就不谈实验内容了。抛开内容不谈，这次实验让我觉得虽然脑电的理论基础很好，但是实际上执行的可能并不是很理想。电极位置、实验流程等都可能影响数据的质量。信号预处理在进行模型构建前，主要有三个步骤：信号预处理、数据增强和特征提取。1伪影处理脑电信号会受到眼部伪影和肌电信号的影响
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