EEG 第12页

脑电学习日记之EEG简介

学习起源:初次深入了解脑电图是因为要看懂一篇文献的结果，顺带学习了一些脑电的数据处理方法，但这些都是基础知识和理论铺垫，希望能够利用一些公开的数据锻炼自己处理数据得到特定结果的能力，从而在实践中深入认识脑电对于科研的作用。学习目的:之后的研究大概率会用到事件相关电位，而且脑电作为一种高时间分辨率的记录大脑活动的手段对于研究心理学有很大的贡献，掌握脑电对我来说大有用处。学习目标:先从理论上了解脑电的

哆啦A梦暗恋红雨·2023-03-13 18:50

阿尔茨海默症神经活动的动态行为特征：探讨静息态EEG的非平稳性和递归结构

以往研究中用以表征EEG静息状态特性的许多度量都是从傅立叶分析推导出来的，这需要假设数据的平稳性。然而，EEG本质上是非平稳的，特别是在表征自发振荡活动所需

悦影科技·2023-03-08 22:16

EEG信号处理 --- 去基线

去基线几种方式：1.matlab中内置函数detrend2.小波变换去除基线漂移wavelet3.零相位低通滤波4.零相位高通滤波

weixin_43881641·2023-02-24 04:03

ADAM工具箱下载安装

它允许您使用后向解码（BDM）和前向编码模型（FEM）对EEG和/或MEG数据执行多变量分析（MVPA）。

牧林乡客·2023-02-21 11:08

Exception： LinAlgError和Intel MKL ERROR: Parameter 6 was incorrect on entry to DGELSD【已解决】

Exceptionhasoccurred:LinAlgErrorSVDdidnotconvergeinLinearLeastSquaresFile"E:\matlab\CHB-MIT-DATA\epilepsy_eeg_classification

ACMSunny·2023-02-16 20:18

COLING 2022 | CogBERT：脑认知指导的预训练语言模型

Cognition-GuidedPre-trainedLanguageModel论文作者：丁效，陈薄文，杜理，秦兵，刘挺论文链接：https://aclanthology.org/2022.coling-1.284.pdf介绍本文研究了利用认知语言处理信号（如眼球追踪或EEG

PaperWeekly·2023-02-07 08:44

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

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

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

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

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

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