EEG情感分类

第四届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.9.8~9.25）

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茗创科技·2023-11-29 18:39

第九届任务态磁共振数据处理学习班（训练营：2023.8.11~9.3）

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茗创科技·2023-11-29 15:00

第十三届脑电数据分析启航班（直播：2023.8.18~9.16）

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茗创科技·2023-11-29 13:07

Nature揭示决策漏洞：我们总是忽略的减法思维

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茗创科技·2023-11-29 10:41

一对一磁共振弥散张量成像(DTI)数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-29 08:42

明天开课 | 第三届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.8.4~8.21）

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茗创科技·2023-11-29 08:40

第三届睡眠脑电专题班（直播：2023.9.16~9.17）

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茗创科技·2023-11-29 01:57

第四届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.9.8~9.25）

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茗创科技·2023-11-28 19:03

DEEP：双脑EEG超扫描研究流程

研究者开发并测试了双脑EEG分析流程，即DEEP。在对数据进行预处理后，DEEP允许用户计算锁相值(PLVs)和跨频锁相值(c
茗创科技·2023-11-28 05:58

PET分析入门班（训练营：2023.11.23~11.30）

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茗创科技·2023-11-28 05:47

第十三届脑电数据分析启航班（直播：2023.8.18~9.16）

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茗创科技·2023-11-28 01:59

Transformers库pipeline API的使用

使用pipelineAPI来快速使用一些预训练模型使用预训练模型最简单的方法就是使用pipeline()，transformers提供了一些任务：1、情感分类（SentmentClassification
Serendipity-垚·2023-11-27 22:48

NLP情感分析基础知识

2.情感分析的级别：1.文档级（对单一实体的分析，细粒度不够）2.句子级（主观性和情感分类）3.方面级（主题的各个方面的情感）在大多数应用程序中，用户需要知道其他细节，即喜欢和不喜欢哪些实体或实体的哪些方面
weixin_45689028·2023-11-27 13:27

第十一届脑电机器学习训练营（线上：2023.10.9~10.29）

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茗创科技·2023-11-27 09:30

脑电机器学习：理论与应用

导读EEG是一种广泛用于研究记录和监测脑电活动的方法。已经开发了机器学习算法来从EEG中提取信息，以帮助诊断多种疾病(例如癫痫、阿尔茨海默症和精神分裂症)，并识别各种大脑状态。
茗创科技·2023-11-27 03:51

脑电信号特征提取方法与应用

前言脑电图(EEG)信号在理解与脑功能和脑相关疾病的电活动方面发挥着重要作用。
茗创科技·2023-11-27 03:21

超详细TMS-EEG数据处理教程（下）

上一期的文章TMS-EEG数据处理教程（上）中详细地介绍了TMS伪影类型和预处理步骤。这期主要讲了完成数据预处理后，再进行一些（后）处理步骤，如过滤、去趋势、去均值和降采样。
茗创科技·2023-11-27 03:20

EEG-fMRI同步记录的伪影去除法

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茗创科技·2023-11-27 03:20

Bi-Branch Vision Transformer Network for EEG Emotion Recognition论文翻译

ABSTRACTElectroencephalogram(EEG)signalshaveemergedasanimportanttoolforemotionresearchduetotheirobjectivereflectionofrealemotionalstates.Deeplearning-basedEEGemotionclassificationalgorithmshavemadeenc
风清扬，夏邑·2023-11-27 03:19

后天开课 | 第十届任务态磁共振数据处理学习班（训练营：2023.10.6~10.29）

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茗创科技·2023-11-27 03:41

EPOS：EEG处理开源脚本

新方法：为了解决这些主观性问题，我们一直在研究类似教程的EEG（预）处理流程，以实现基于Delorme和Makeig提出的半自动分析的自动化方法。
思影科技·2023-11-27 03:45

EEG脑电信号处理合集（1）：功率谱中常见artifacts

通常EEG脑电信号采集完成以后，我们可以绘制出功率谱，一个正常的功率谱如下图所示：在10H在处有个明显的突起，在后方通道中，这是我们所期望看到的。
张哥coder·2023-11-27 03:41

情绪脑电信号EEG预处理学习笔记（附SEED数据集分享）

预处理的部分展示使用的是SEED数据集中第一位实验者第一次数据实验室采集出的脑电信号并不纯净，既包含了眼电、肌电等干扰信号，还需要考虑市电工频干扰、坏导剔除等方面。预处理的基本原则是尽可能保留数据原貌，根据数据采集情况去除眼电、肌电等干扰，提取出较为纯净的脑电信号，预处理步骤得到的脑电信号质量决定了后续提取脑电特征信号的质量。如图2.6，以下为预处理步骤：重参考使用的脑电数据实际上是作用电极电势与
campingmxd·2023-11-27 00:01

EEG 脑电信号处理合集（2）： 信号预处理

脑电信号在采集完以后，需要进行一系列的预处理操作，然后才能用于后续的科学研究和计算。预处理是脑电信号分析最基本且重要的一步。基于python环境MNE库。1使用带通滤波器，信号滤波，去噪，去工频干扰data_path=sample.data_path()meg_path=data_path/"MEG"/"sample"raw_fname=meg_path/"sample_audvis_filt-0
张哥coder·2023-11-27 00:29

一对一包教会近红外数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-26 16:39

一对一磁共振弥散张量成像(DTI)数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-26 09:46

第十三届脑电数据分析进阶班（直播：2023.9.3~9.16）

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茗创科技·2023-11-26 01:28

第十四届脑电数据分析启航班（训练营：2023.10.13~11.11）

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茗创科技·2023-11-25 21:02

第六届多模态脑网络数据处理班（直播：2023.7.28~7.31）

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茗创科技·2023-11-25 19:35

一对一包教会磁共振数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-25 18:54

亲吻相拥比语言更有力量：来自移动EEG的证据

现阶段，大量研究采用静息态EEG、fMRI等技术考察个体在描绘情感场景的标准化图片时，其情感加工过程中的大脑神经基础。
茗创科技·2023-11-25 15:33

第六届多模态脑网络数据处理班（直播：2023.7.28~7.31）

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茗创科技·2023-11-25 13:20

明天开课 | 第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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茗创科技·2023-11-25 08:50

一对一包教会近红外数据处理教学服务

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茗创科技·2023-11-25 05:09

明天开课 | 第十三届脑电数据分析进阶班（直播：2023.9.3~9.16）

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茗创科技·2023-11-25 03:45

HuggingFace-利用BERT预训练模型实现中文情感分类（下游任务）

准备数据集使用编码工具首先需要加载编码工具，编码工具可以将抽象的文字转成数字，便于神经网络后续的处理，其代码如下：#定义数据集fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel,AdamW#加载tokenizertoken=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')print('token',toke
♡Coisíní♡·2023-11-25 03:19

限时特惠 | E-Prime专题班（录屏课：2023.8）

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茗创科技·2023-11-25 03:34

R语言专题班（训练营：2023.10.23~10.30）

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茗创科技·2023-11-24 19:26

第八届多模态脑网络数据处理班（训练营：2023.12.14~12.30）

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茗创科技·2023-11-24 19:34

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茗创科技·2023-11-24 15:43

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茗创科技·2023-11-24 07:30

第十一届脑电机器学习训练营（线上：2023.10.9~10.29）

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茗创科技·2023-11-24 06:17

《A C-LSTM Neutral Network for Text Classification》阅读笔记

将CNN和LSTM结合起来学习句子的representation，在情感分类和问题分类的任务上都取得了很好的结果。
best___me·2023-11-24 02:34

后天开课 | 第十二届脑电数据分析入门班（训练营：2023.9.6~9.19）

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茗创科技·2023-11-23 23:24

第六届脑电深度学习入门班（训练营：2023.11.7~11.14）

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PET分析入门班（训练营：2023.11.23~11.30）

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茗创科技·2023-11-23 18:00

第六届脑电深度学习入门班（训练营：2023.11.7~11.14）

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茗创科技·2023-11-23 13:13

使用MNE编辑EEG脑电电极（脑电地形图）配置文件 （以SEED数据集的电极排布为例）

pwd=b3w5提取码：b3w5看到私信有人要1020文件，已上传至网盘在使用MNE进行EEG信号的可视化操作时，往往需要导入对应电极的位置信息，MNE中有内置的常见电极布局系统，通过调用下面指令进行导入
OYDL·2023-11-23 07:41

python绘制局部EEG导联的脑地形图

目的：绘制EEG局部脑地形图接上篇：Python利用MNE实现自定义矩阵大脑拓扑图的绘制1.实验要求信号采集时，为了缩短时间，采集时不采集所有导联的信号例如：有个32导联的脑电帽只采集20个导联的信号并将这
＾哪来的＆永远～·2023-11-23 07:33

EEG重参考原理及python代码实现

这里主要想记录和分享的是：如果采集EEG时，使用的是部分导联，并且采集的时候使用右侧乳突作为参考电极，那么在预处理阶段，我们该如何对EEG信号进行重参考呢？使用不同重参考方法，结果是否一致？
＾哪来的＆永远～·2023-11-23 07:33
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