脑电EEG 第25页

我又回来骚了

我一闲下来就爱胡思乱想，胡思乱想半天绷不住了就想把这些脑电波回路中的能量排一排，免的电流回路做功做的频繁，反而耽搁头发的茁壮成长。要说我为什么闲下来了，都是命运的作弄。

KTBreal·2023-01-25 22:58

EEG-GNN论文阅读和分析：《EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks》

《EEGEmotionRecognitionUsingDynamicalGraphConvolutionalNeuralNetworks》算法方案构建邻接矩阵：按照Fig.3，展示的空间关系，在两个EEG

KPer_Yang·2023-01-24 08:09

pytorch训练算法的框架

写了一个pytorch的框架，主要是为了方便训练用的，目标是验证模型对EEG小波图的作用，好用点个赞，给个反馈，顺便说说如果机械转码怎么做？我已经尽力写了一年多了，真的坑，一点成功可能都没有。

啊杰 ·2023-01-19 15:13

传统工科应该怎么学习机器学习or深度学习？

以通用的信号处理来说，不管你拿到的是机械振动信号，地震信号，ECG，EEG信号，还是声信号等，首先进行时域，频域分析，关于时域特征频域嘛

哥廷根数学学派·2023-01-17 14:12

从复杂到简洁：基于EEG的跨主题情绪识别的渐进转移策略

小白的论文笔记：FromIntricacytoConciseness:AProgressiveTransferStrategyforEEG-BasedCross-SubjectEmotionRecognition一、摘要：本文提出了一种自增强联合分布自适应(AA-JDA)方法和一种减轻负担和首选源（burden-lightenedandsource-preferred）的JDA(BLSP-JDA)

qq_43025979·2023-01-13 16:32

Python中MNE库的脑电地形图绘制

zhoudapeng01·2023-01-12 19:43

用MNE包进行Python脑电数据处理

为了方便想先试用一下MNE进行脑电预处理的友友。这里加载的数据集是你的eeglab里面的sampledata。'''

toge娅·2023-01-12 19:43

python语音信号时频分析_利用连续小波变换（CWT）去除EEG信号的baseline

最近做有关EEG信号深度学习课题的时候被信号预处理搞的焦头烂额。网上关于用python进行EEG信号处理的资料似乎也很少，特别是小波分析这一块。在疯狂踩坑之后，决定写点东西给有需要的人参考。

weixin_39637723·2023-01-12 19:11

针对MNE画脑电地形图出现ValueError: DigMontage is only a subset of info问题

脑电地形图的绘制对后面的ICA分析挺有用的，所以想自己学会绘制。Python中MNE库的脑电地形图绘制我是从这里面了解到可以直接用一条代码即可。

北荒的你·2023-01-12 19:39

【Matlab】脑电通道二维矩阵绘制（可用于绘制连接关系等矩阵图）

参数及电极对应关系如下（根据我们实验用的32-conductorelectrodecap（型号BrainAmpTMMR,Germany），10-20system）相应的绘图参数code如下：%subplot('position',[0.540.570.250.35]);imagesc(Vib_CC_right);%画图gridon;title('Vib-Right');xlabel('Channe

nice_evil·2023-01-12 19:08

基于MNE-Python的脑电数据分析

psybrain·2023-01-12 19:07

脑电时频分析-短时傅里叶变换

短时傅里叶变换（STFT）是脑电时频分析中一种基于滑动窗口法的简单常用的分析方法。它假设非平稳的信号可以被分成一系列短数据段的集合，每个数据段都可以看作是平稳的，频谱是固定的。

psybrain·2023-01-12 19:07

MNE处理脑电数据

importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmneimportos.pathasopimportmnefrommne.time_frequencyimporttfr_morlet,psd_multitaper,psd_welchfrommne.datasetsimportsomatofrommne

Geek L·2023-01-12 19:35

MNE预处理脑电数据

importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmneimportmatplotlib.pyplotasplt#可交互%matplotlibqt#将数据读进来raw=mne.io.read_raw_eeglab('data/eeg

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-12 19:33

mne库脑电时频信号分析函数解读：小波变换及方法比较

2023/1/8-2023/1/9脑机接口学习内容一览：这一篇博客里，主要研究mne库中的函数mne.time_frequency.tfr_morlet如何完成时频信号分析，提供基本的函数功能、参数翻译以及部分参考用实践代码（包含完整注释）。本文内容较为基础，主要提供给脑机接口的初学者阅读。mne.time_frequency.tfr_morletmne.time_frequency.tfr_mo

槿花Hibiscus·2023-01-12 19:01

基础2-用卷积神经网络进行颅内和头皮脑电图数据分析的广义癫痫预测

AGeneralisedSeizurePredictionwithConvolutionalNeuralNetworksforIntracranialandScalpElectroencephalogramDataAnalysis为了改善耐药癫痫和强直性癫痫患者的生活，癫痫预测作为最具挑战性的预测数据分析工作之一已引起越来越多的关注。许多杰出的工作报告了在提供敏感的间接(警告系统)或直接(交互式神

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-12 06:05

一维Unet+Resnet实现

网络结构Unet，实现一维信号denseprediction，如EEG情绪识别，受干扰信号修复，不同的任务需要设计不同的损失函数。

MatthewIsBig·2023-01-12 02:16

陈小腐·2023-01-11 12:11

图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》

摘要：脑电图(EEG)通过电极测量大脑不同区域的神经元活动。现有的许多基于EEG的情绪识别研究并没有充分利用EEG通道的拓扑结构。

KPer_Yang·2023-01-11 12:37

脑电项目探索和实现(EEG) (上)：研究数据集选取和介绍SEED

数据集介绍：使用上海交大的SEED数据集1SEED数据集包含12名受试者的脑电图和眼动数据以及另外3名受试者的脑电图数据。数据是在他们观看电影片段时收集的。

KPer_Yang·2023-01-11 12:07

EEG-SEED数据集作者的---基线论文阅读和分析

将原始脑电图数据降采样至200Hz采样率。目视检查脑电图信号，人工去除受肌电图和脑电图污染严重的记录。在实验中还记录了眼动图

KPer_Yang·2023-01-11 12:07

EEG论文阅读和分析：《Differential entropy feature for EEG-based emotion classification》

为加快计算速度，EEG数据以200Hz的采样频率进行下采样，人工去除伪影。B.特征的计算本研究采用频域

KPer_Yang·2023-01-11 12:06

CNN+LSTM--一种运动想象分类新模型

如何通过运动想象的脑电信号来分类个体的心理意图，一直是研究人员关注的重点，MI信号可以用于控制外部设备，如大脑控制的机器人、大脑控制的外骨骼、自动驾驶汽车等，因此提高MI信号的分类准确性是极其有意义的。

脑机接口社区·2023-01-10 13:03

离散小波变换DWT-小波变换和脑电信号特征提取（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述小波变换是从20世纪80年代起逐渐发展成熟的一项数学应用技术，具有对时间—频率的双重分析和多分辨率分析能力，目前已经广泛应用于图像处理、模式识别等多个领域。小波变换的窗口大小固定但形状可改变，因此能够满足时域—频域局部化分析要求。离散小波变换比连续小波变换的去噪效果更好，更适用于实际应用。小波变换首先通过分解信号，使信号的能量集中在一些大的小

wlz249·2023-01-10 10:54

matlab中方差分析的自由度,多因素方差分析：自由度

，另一方面也是尽量将个体差异进行控制，因为不管是EEG/ERP、还是fMRI，都是噪声富聚的信号，而

沈长山·2023-01-10 08:21

多因素方差分析：自由度

，另一方面也是尽量将个体差异进行控制，因为不管是EEG/ERP、还是fMRI，都是噪声富聚的信号，而

weixin_34168700·2023-01-10 08:50

matlab中方差分析的自由度,多因素方差分析的自由度

，另一方面也是尽量将个体差异进行控制，因为不管是EEG/ERP、还是fMRI，都是噪声富聚的信号，而且个体差异也是非常大的。

拍死双马·2023-01-10 08:19

脑电的频谱分析和时频分析-EEG Processing and Feature 5

内容是“脑电的频谱分析和时频分析”。视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Sg411775g/?

梁小憨憨·2023-01-09 18:11

脑机接口信号基本操作回顾

这项工作主要考验自己对脑电信号基本处理流程的熟悉程度，在写代码的同时也发现了自己较多的不足，有些bug也未能完美处理。但是相对于一个星期前一知半解的状态明显有着很大的进步。

槿花Hibiscus·2023-01-09 18:40

脑机接口随机森林判断睡眠类型：特征提取与机器学习

2023/1/4-1/5脑机接口学习内容一览：这一篇博客里，主要研究脑电信号是如何与机器学习算法结合来完成特征提取并且进行分类的。如果你是脑机接口的初学者，这一篇文章可能对你有一些作用。

槿花Hibiscus·2023-01-09 18:40

脑电分析mne库函数compute_psd()记录

在进行脑电分析的学习时对compute_psd这个函数有所疑惑，故作此文记录importnumpyasnpimportmnesample_data_folder=mne.datasets.sample.data_path

槿花Hibiscus·2023-01-09 18:10

Hibiscus的脑机接口学习周报（2022/12/26~2022/1/1）

2022/12/26（星期一）在学习使用pythonmne库读取.set类型数据时，遇到了类似如下报错：bufferistoosmall（来源于Python读取.set格式的脑电数据出现bufferistoosmall

槿花Hibiscus·2023-01-09 18:39

脑机接口科普0009——侵入式与非侵入式的优缺点

在上文脑机接口科普0008——侵入式与非侵入式_sgmcy的博客-CSDN博客中，我们科普了三个术语，EEG，ECoG，LFP。

sgmcy·2023-01-09 13:47

脑机接口科普0008——侵入式与非侵入式

今天，我们要学习三个词：EEG,ECoG，以及LFP这三个缩写词，跟我们要讨论的侵入式脑机接口与非侵入脑机接口有关。什么是侵入式脑机接口？就是把你大脑扒拉开，然后对你脑子做点操作，这个就是侵入式。

sgmcy·2023-01-09 13:17

脑机接口的技术与应用

基于EEG的脑机接口的技术和应用本文首发在陈锐博客上（7988888.xyz），此文章中所有链接均通过博客进行访问。

陈锐CR·2023-01-09 13:46

非入侵式脑机接口的两个应用

非入侵式脑机接口的两个应用：1、加速学习计划（TheAcceleratedLearningprogram）目的：实现个人学习效率翻倍；方法：测量与任务学习有关的神经和其他生理数据；应用技术：脑电图（EEG

gaokan3233·2023-01-09 13:16

EEG源定位常用工具包或软件

1.工具包总结工具包逆算法连通性分析是否收费BrainstormDipolemodeling,Beamformer,sLORETA,dSPM无免费CartoolMN,LORETA,LAURA,Epifocus无免费EEGLABDipolemodeling有免费FieldtripDipolemodeling,Beamformer,MNE有免费LORETALORETA,sLORETA,eLORETA有

zQIANYUN·2023-01-08 16:04

使用freesurfer和3Dslicer进行脑区分割和电极定点（日常记录）

Windows下载mricron、Slicer3D（需要插件SlicerFreeSurfer）软件文件准备ct和mrit1文件，格式为dicom，需要转换为nii格式（可在spm中转换）edf文件，包含脑电的所有数据电极位置图

zQIANYUN·2023-01-08 16:04

癫痫脑电信号基础知识

癫痫脑电信号基础知识癫痫脑电信号基础知识脑电图原理中枢神经系统生理活动的基础是神经元的电活动脑电图是通过放置适当的电极，借助电子放大技术，将脑部神经元的自发性生物电活动加以放大100万倍并记录与心电图的原理一致是

xuxu1116·2023-01-08 12:18

012用于癫痫发作预测的半扩张卷积神经网络-2021

预测癫痫发作对改善癫痫患者的生活质量有很大潜力，但仅凭脑电图（EEG）预测癫痫发作具有挑战性。经典的机器学习算法和各种特征工程方法已成为癫痫发作预测的支柱，但性能是可变的。在这项工作中，我们首先提出

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-08 12:18

002基于小波的多类癫痫类型分类系统-2021

脑电图(EEG)通常用于医疗服务诊断癫痫及其类型。癫痫发作的准确识别有助于为患者提供最佳的治疗和准确的信息。然而，癫痫发作的手工诊断程序是费力和高度专业化的。此外，脑电图

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-08 12:18

EpilepsyGAN:具有隐私保护的合成癫痫脑活动-2021(同26)

目前正在开发监测脑电图(EEG)信号的现代系统，以检测癫痫发作，以提醒护理人员并减少癫痫发作对患者

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-08 12:48

Epileptic Seizure Recognition dataset（信号识别数据集）

做EEG信号识别的数据集，原网站上的数据集删掉了，本人从Kaggle上搬运过来，希望对大家的学习有帮助。感兴趣的同学请移步Kaggle。

qq_43178462·2023-01-07 09:56

RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘

问题Traceback详情Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/MyWorkspace/EEG/Pytorch/Train.py",line79,inopti='A

Accelerating·2023-01-06 06:48

Note for ‘Transfer Learning: A Riemannian Geometry Framework With Applications to BCI‘

ARiemannianGeometryFrameworkWithApplicationstoBrain–ComputerInterfaces’（迁移学习:黎曼几何框架应用于脑机接口）文章介绍本文探讨了脑电背景下的迁移学习问题基于脑电图的脑机接

Y_蒋林志·2023-01-05 08:01

从诱发反应中解码动态脑模式：应用于时间序列神经成像数据的多元模式分析教程

虽然解码方法已广泛应用于脑机接口，但其应用于时间序列神经成像数据(如脑磁图、脑电图)以解决认知神经科学中的实验问题是最近的事。

思影科技·2022-12-30 19:04

TSception: Capturing Temporal Dynamics and Spatial Asymmetry from EEG for EmotionRecognition 学习笔记+源码

1.摘要高时间分辨率和不对称的脑空间活跃性是脑电图(EEG)的基本属性，它是大脑中情感过程的基础。

TangP_P·2022-12-30 11:58

EEG信号——时域分析、频域分析、时频分析

1.EEG信号的数据本质1）原始的EEG数据是由很多个样本点数所构成的一个有限的离散的时间序列数据。至于样本点数的多少，则由采样率所决定，比如采样率为1000Hz，那么每秒就有1000个数据样本点。

五角场研究僧·2022-12-29 17:22

时域、频域和时频分析的区别

首先，EEG信号的数据是什么样的？原始的EEG数据是由很多个样本点数所构成的一个有限的离散的时间序列数据。

psybrain·2022-12-29 17:51

脑电采集理论基础：脑电信号采集方式、分类及特点、伪迹、导联

城外南风起·2022-12-29 14:16

推荐频道

脑电EEG