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我有一个BrainVision核心数据格式的数据集，它由每个主题的头文件(.vhdr)、标记文件(.vmrk)和原始脑电数据(.eeg)文件组成。之后，我不知道如何继续，也不知道如何读取.eeg文件。谢谢
浏览 16提问于2022-03-20得票数 3
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我做了脑电图( EEG )的研究，我的目标是在NetLogo中创建任务，并通过并行口将事件代码发送到脑电放大器，对脑电数据进行事件标记。
浏览 2修改于2016-11-15得票数 1
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所以我得到了一个带有形状的EEG数据集(数据点，19)，每一行的形状(1,19)代表1秒的EEG。
我读到了许多关于脑电分类的研究，这些研究采用了多种深度学习方法，而一维CNN就是其中之一。
浏览 0修改于2020-06-22得票数 0
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我正在创建一个脑-计算机接口，其中一项任务是将脑电图仪(EEG)数据流到Python脚本中进行实时分析。该问题包括两个Python脚本：(1)生成和流假脑电数据(32个随机浮点数用于测试)和(2)接收脑电数据并将其转换为形状的numpy数组(n_channels，n_samples)。生成和流合成脑电数据import random,
浏览 0修改于2016-10-07得票数 2
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两者都有确切的非唯一标记的确切顺序；除了eeg有不可预测的零数。行为数据集"behav“具有与标记相关的刺激数"stim”。= data.frame()我需要给eeg数据贴上行为刺激号的标签。(0,0,168,0,0,168,0,0,168,0,0,78,0,0,78,0,0,78,0,23,0,55)我的解决方案
这样做的工作和性能是不错的大型脑电数据集。eeg
浏览 1修改于2018-05-28得票数 2
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我有100+脑电EDF文件。我想要提取开始时间和日期以及记录的持续时间到一个数据帧。有什么简单的方法来提取这些数据吗？在R或Matlab中进行了预测。我成功地使用以下方法提取了数据：CHdr <- readEdfHeader("E:/data/EDF/Rtest/EEG1 (2).edf")
summary(
浏览 5提问于2020-05-27得票数 0
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其思想是计算所有EEG通道上的信号平均值，并在每个时间点从每个通道的EEG信号中减去它。这个函数的输入是一个名为NumPy数组的试用。测试是一个三维数组，包含这种形式的脑电数据：(试验x时间x通道)。
浏览 8修改于2022-02-04得票数 0
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end
amplitude=abs(fCoefsF);plot(amplitude)
component_recon=ifft(fCoefsF);plot(component_recon)Delta -高达4赫兹；α-8 -> 13 Hz;
β-
浏览 2修改于2020-06-20得票数 1
假设的结果是用窄箱计算短窗的EEG与用较宽的垃圾箱计算较长窗的心率之间的相关性。基本的想法是，早期的大脑效应可以预测几秒钟后心率的加快。将HP片段划分为5 0 0 ms的10个桶，范围为0~5 S，再用相关(Pearson‘s r)方法计算每个脑电箱与每一HP脑电垃圾箱的相互关系，得到10×50互相关的CECT矩阵。目前，程序是在脑数据箱上进行I-循环，使用For循环收集心率数据向量，在心本向量和单个脑桶之间进行相关，存储产生的相关向量，然后继续到下一个向量。times
浏览 0修改于2014-05-16得票数 2
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我正致力于在PsychoPy中添加EEG触发器--我在PsychoPy中通过构建器模式编写了这个脚本，因为我刚开始编写代码。这个实验是一系列句子词干和可视词尾的录音--录音和单词是通过电子表格调用的。下面是我目前没有EEG触发器的脚本，下面是来自其他人的脚本，他们使用相同的系统插入EEG触发器。我希望记录从“句子”刺激的结尾开始，包括在“目标”和“反应”期间，以及在他们做出反应之后结束。trial1Components:
thisCom
浏览 3修改于2019-01-07得票数 0
我必须分析一些脑电数据，并试图使预处理过程自动化。EEG = pop_resample( EEG, 512); EEG = eeg_checkset( EEG );
<
浏览 4修改于2016-04-25得票数 1
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我在EEG excel文件中有8页，在SC文件中有5张。进口numpy为np无足熊猫np eeg = pd.read_excel("path_file"，sheet_name = None) sc = pd.read_excel("path_file“sheet_name现在脑电dict同时包含EEG和SC。所以现在我有一个有13个df的小弟弟
为了在单个df中执行一些修改，需要循环for。对于键，eeg</
浏览 7提问于2022-03-16得票数 1
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现有代码(在一个执行循环中执行，每个循环在1秒内遍历整个脑电信号)：% Fs(currSecond) gives the numberdatanCombinedDatadata
EEG</e
浏览 1修改于2014-12-18得票数 0
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我最近被添加到一个分析EEG数据的项目中，结果发现数据收集是错误的。
本实验用EPrime进行刺激呈现，用BioSemi活动2系统记录脑电。触发在刺激开始时从E-Prime发送，并且应该在响应时发送。这意味着EEG数据中的每一个响应事件标签都会被推迟几百毫秒，这与试验中的不同。我在想，也许可以将RTs的excel文件与EEG中的相应事件“同步”，并运行一个脚本来完成所有的处理。不过，如果一开始就有可能的话，我不知道该如何去做。非常感谢您的帮助，谢谢！
浏览 1提问于2015-12-15得票数 0
第一类是图像数据，第二类是脑电数据(时序序列)。activation='relu'))model.add(Dense(40, activation='softmax'))
第一种方法是训练CNN将图像映射到相应的EEG特征向量。特别是，我们使用了预训练的AlexNet神经网络，并以欧氏损失为目标函数，用一个回归层(包含与脑<
浏览 2修改于2022-03-24得票数 1
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我有一个脑电数据库，我想画个图。数据库为19*1000*134汇总表，包括：
fs = s_EEG.sampling_rate;
display(s_EEG.data
浏览 0提问于2017-11-12得票数 2
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是否有任何方法可以通过使用画布或其他软件包将脑电数据提供给HTML5？或者有什么API可以将脑电数据输入到HTML5中？
任何建议..。
浏览 4提问于2014-06-11得票数 1
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我读过几十篇科学论文，在大量的通道上读取脑电信号时，采用主成分分析的方法来降低脑电信号的维数。
我已经读过很多次主成分分析的理论，并认为了解它是如何工作的，每个分量都是一个新的数据坐标系。我在Python中为我的数据实现了这个方法，但最终得到了相对于新组件(坐标)建模的新EEG数据，但是由于我很少使用组件，数据变得更大了。我不明白，PCA最终没有降低EEG数据的维数，我错了吗？
浏览 14修改于2022-11-24得票数 1
我正在绘制实时脑电数据，我读取了一个串口.串口读取和数据包解压缩代码工作良好，如果我读取和存储数据，然后绘制存储的数据，它看起来很棒。如下所示：
from multiprocessing import Process, Array, Value, Pipe eeg</e
浏览 1修改于2015-08-31得票数 1
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