EEG脑电波第16页

用于图神经网络的脑电数据处理实现

基于论文的数据集代码实现：原理可以参考：1、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks

KPer_Yang·2023-02-02 16:47

额叶脑电非对称性的评估和概念化

额叶脑电图(EEG)的alpha不对称在情绪、动机和精神病理学研究中得到了广泛的研究，但它是一个使用多种程序进行量化和分析的指标，而程序的多样性使交叉研究的解释变得模糊。

思影科技·2023-02-02 09:21

培养良好品质

我们成人都是急于求成的心来要求一切，甚至自己，从而产生焦虑以及坏情绪，这种不开心会以脑电波的形式影响到你周围的一切。假如是学生(孩子)，他们的脑电波接收得更多。

落花也美丽·2023-02-01 07:54

matlab2021a版本条件下安装spm

目前的版本可以分析fMRI,PET,SPECT,EEG和MEG。可能由于matlab版本更新的问题，按照之前教程所写的安装方法会出现错误，踩了

kidllll·2023-02-01 06:14

（九十七）阴谋

通过对我脑电波的研究，父亲逐渐升级了超强脑电波，它不仅可以自动调频，以同频电波的方式进入他人的意识空间，还可以创造生成新的意识空间。

文思启梦·2023-01-31 22:26

漂浮网红SPA项目死海漂浮舱

漂浮对心理健康的作用在舒适的漂浮环境中，在漂浮矿液作用下，人体处于失重状态，漂浮者不会产生紧张、焦虑现象，能更轻松**地释放自我，能更快进入放松状态，漂浮可促进人体促肾上腺皮质激素、****、去甲****和皮质醇水平降低，诱导人体产生θ脑电波

MUSE漂浮舱源头厂家·2023-01-31 21:55

362 看电视的影响

据研究资料显示，人在看电视时的脑电波和睡眠时的脑电波非常接近，坐在电视机前，大脑无需主动去反映任何问题，身体也是一种松懈状态，这对大脑和身体正处于发育时期的少年儿童非常不利。

8c1f55b75104·2023-01-31 15:15

婴儿EEG数据的多元模式分析(MVPA):一个实用教程

时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果

悦影科技·2023-01-31 08:54

应用支持向量机对婴儿EEG数据进行多元模式分析

导读时间分辨多元模式分析(MVPA)是分析脑磁图和脑电图(M/EEG)神经成像数据的常用技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间进程。

茗创科技·2023-01-31 08:52

MNE实例分析：基于AR模型的时域白化处理

2023/1/20-2023/1/22脑机接口学习内容一览：这一篇博客里，主要针对《EEG脑电信号分析方法及其应用》by李颖洁中的对于AR模型内容的不理解，结合mne库中的示例代码TemporalwhiteningwithARmodel

槿花Hibiscus·2023-01-31 07:39

你了解你的人体时钟吗？

人都是以一昼夜（一天）为周期进行作息，我们的体温、血压、脉搏等生理指标，脑电波、心电波、经络电位、体电磁场等体内信号以及人的体力、情绪、智力和女性的月经周期等，都会随着昼夜更替产生周期性变化。

逗号K·2023-01-30 08:06

模式识别类毕业论文文献都有哪些？

[期刊论文]基于深度卷积网络的运动想象脑电信号模式识别期刊：《计算机应用》|2021年第004期摘要：针对运动想象脑电信号(MI-EEG)分类准确率普遍偏较低的问题,引入基于深度框架的卷积神经网络模型(

六维论文推荐·2023-01-30 08:21

什么是数字医疗，它的到来带给我们哪些改变？

从一维信息的可视化，如心电（ECG）和脑电（EEG）等重要的电生理信息；到二维信息，

64256bb8d22e·2023-01-30 00:59

正常脑电与癫痫脑电信号特点

1.脑电信号特点脑电活动是由大脑皮层神经元产生的自发的、节律性的电位变化，常用EEG表示。脑电信号是一种时变的非平稳信号。

Hylae·2023-01-28 17:02

动态功能脑网络状态中的EEG特征

本研究中，采集了被试睁眼和闭眼状态下的EEG和fMRI数

思影科技·2023-01-28 17:32

脑电EEG常用的特征

最近学习有关脑电的一些基础知识，基于深度学习对脑电信号进行分类时，首先需要对脑电信号进行预处理（滤波等），这时一般不能将其作为数据进行学习，更常见的是提取脑电信号的特征，然后再用深度学习发掘特征与不同情绪的关联。脑电信号常见的特征有：时域中：平均值、标准差、一阶差分、归一化一阶差分、能量、功率、高阶过零分析。不稳定指数等时频域：功率谱密度、高阶谱、微分熵等空间域：DASM、RASM、不对称系数

ZhangJingHuaJYO·2023-01-28 17:30

脑电波头环控灯『升级版』来了

“脑控灯”进一步升级，戴上脑电波头环，“专注力控制灯亮度”与“眨眼切换灯色”均可实现。演示连接灯脑电波头环，除了测试专注力，还能采集眨眼、咬牙的信号，创造更多新奇作品。

EEGSmart·2023-01-27 16:32

睡觉不是觉悟

有的说睡觉脑电波0.3-8，开悟为0。这是错误的。开悟的确实会引起脑电波的变化。但是你不能反过来说脑电波变化了，就开悟了。不

青松悟语·2023-01-27 06:28

如何计算EEG信号的香农熵Shannon entropy（附Matlab程序）

《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》香农熵Shannonentropy又称为信息熵，是信息论中的一个概念，但是其很早就被引入到脑电领域的研究中。笔者相信大家在看脑电相关的研究论文中，会经常看到研究者计算脑电信号的香农熵这个指标。笔者并未学过信息论相关的课程，对香农熵也只是粗略知晓，但看到如此多的研究者在脑电研究中应用香农熵，笔者也是默默地下了点功夫对香农熵进行了一番研究。在本文

悦影科技·2023-01-26 09:59

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

基于MNE-Python的脑电数据分析

psybrain·2023-01-12 19:07

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

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。电影片段是精心挑选的，以诱导不同类型的情绪，积极的，消极的，和中性的。从实验材料中选择了15个中国电影片段(积极、中性和消极情绪)作为刺激。影片剪辑的评选标准如下:(a)整个实验的时长不宜过长，以免引起受试者疲劳;(b)录像内容应在无需解释的情

KPer_Yang·2023-01-11 12:07

EEG-SEED数据集作者的---基线论文阅读和分析

《InvestigatingCriticalFrequencyBandsandChannelsforEEG-basedEmotionRecognitionwithDeepNeuralNetworks》方法：A.预处理根据被试的反应，只选择诱发目标情绪的实验片段进行进一步分析。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

脑电图（EEG）的信噪比较低，因此如何从脑电图信号中提取特征并正确分类是BCI技术最

脑机接口社区·2023-01-10 13:03

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

这是《EEGProcessingandFeatureExtraction》的第五个视频资料整理。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/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=9ddbbbcbfdb81f60495d541b75a93179

梁小憨憨·2023-01-09 18:11

脑机接口信号基本操作回顾

典型的M/EEG工作流程importmneimport

槿花Hibiscus·2023-01-09 18:40

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

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EEG

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