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我试图用Python对EEG信号执行FFT，然后根据带宽确定它是alpha信号还是beta信号。它看上去很好，但最终的图样并不像它们应该的那样，频率和震级值与我预期的不一样。感谢您的任何帮助，下面是代码：import scipyfrom pylab import *eeg1=eeg['eeg1'][0]
eeg2=eeg['ee
浏览 1修改于2019-09-10得票数 1
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现在，我想要对脑电信号进行去噪，我有一个脑电信号( 2048个系数)，在运行Daubechies4之后，我也获得了2048个系数，我想知道如何确定细节和近似系数，daubechies4是4级daubechies
浏览 3提问于2014-01-03得票数 0
我只是在MATLAB中对脑电信号的独立分量分析(ICA)提出了几个问题。我现在试着使用fastICA，它看起来非常简单，希望是健壮的。
浏览 5提问于2015-01-11得票数 0
对我有什么指导，在将脑电信号转换成小波系数后，我应该做什么，可以用哪一级的daubechies来做呢？谢谢!
浏览 0修改于2014-01-07得票数 0
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我目前正在用MATLAB创建一个程序，将EEG信号分成不同的频带，以评估癫痫发作。我的问题是，我如何在没有滤波器的情况下将EEG信号分成不同的频段。例如，δ波(0-4 Hz)，θ波(4-7 Hz)等。目前，我所拥有的只是读入以定位EEG信号的通道，以及将信号的fft转换到频域。我需要将这个信号分成不同的频带进行评估。我正在考虑可能在不同的频率范围内使用fft的欧几里德距离，但不确定如何实际实现这一点。任何评论都是有帮助的。
浏览 137提问于2020-05-13得票数 0
为了对我的脑电图数据进行处理，我正在尝试使用EEGLAB和MATLAB的更快的插件，我知道我的数据中的每个通道对应于一个特定的电极，我如何在定位文件中写这个呢？
浏览 0修改于2016-03-24得票数 3
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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。
浏览 14修改于2022-11-24得票数 1
没有在这个原始脑电信号上完成N点FFT。由于N只能是2的幂，所以我从生鸡蛋中提取65536(2 ^16)采样点，即从76800点提取65536点。
浏览 4修改于2014-04-21得票数 1
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我有一个包含N个通道信号的脑电通道数据集，用于左手和右手想象运动试验(X)。我想找出那些对使用公共空间模式区分这两种类型的运动做出更大贡献的通道。
浏览 1修改于2014-01-05得票数 2
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 numberresample(EEG_Data_Trimmed(currSample : endSample, 1:4), p, q, 0);
它似乎给了我更好的重放数据，但我仍然不确定原始脑电信号的特征是否被保留为重放版本
浏览 1修改于2014-12-18得票数 0
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我跟踪和来去除脑电信号中的伪影。它们看起来很简单，我在这里肯定遗漏了一些显而易见的东西。
提取的成分和我的信号长度不一样。
浏览 28修改于2022-03-23得票数 2
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我是新的科学学习，但我试图消除眼睛眨眼(噪音高峰)在一个单一的脑电图通道。我在互联网上搜索过，但只看到更复杂的读物使用MNE，PyEEG或其他Python模块。我只想要一些简单的，只依赖滑雪的东西。这是我的代码：X = f1ep1_data[:,[4]]
ica = FastICA(n_components=2)components = ica.fit_
浏览 0修改于2018-10-31得票数 4
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我期待在实时单通道EEG中检测眨眼事件。分类一个移动窗口的样本，以确定是否存在眨眼伪像需要特征提取(除了使用深入学习，我没有足够的经验，这一点)。从大约的窗口中提取哪些特性将是有用的。用于检测眨眼事件的时间序列数据的50-200个样本。在下面的图片中可以很容易地看到眨眼事件：
📷
浏览 0提问于2018-02-05得票数 1
定义:我对脑电信号分类进行了研究，重点是利用原始脑电信号区分两个不同类别的脑电信号。数据的可获得性在脑电领域提出了一个重大的挑战，这就需要实施数据增强技术。在我的例子中，我将零均值和可变标准差的加性高斯噪声(σ∈{0.1,0.01,0.001})应用于原始脑电信号进行数据增强。此外，我还考虑了加性噪声的放大系数(m∈{1,2,3})。
浏览 0提问于2023-06-03得票数 0
我是BCI的新手。我有一个来自的思维定势脑电图设备，我将来自该设备的原始数据值记录在csv文件中。我可以读取csv中的数据并将其提取到Matlab中，然后应用FFT。我现在需要从FFT中提取特定的频率(Alpha，Beta，Theta，Gamma)。Theta= 4-7 HzBeta = 13-30 Hz这就是我到目前为止所做的：plot(rawDouble);p = abs(fft(rawD
浏览 18提问于2012-05-09得票数 5
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我正在编写一个实时检测阿尔法波的函数。我的函数接收256个单个通道的样本值作为参数。在那之后，它的fft必须被发现，然后分类在α，β和伽马范围。然后我要找出信噪比来检查是否存在阿尔法波，即在10赫兹频率下是否存在任何峰值。所以我需要找出10赫兹的振幅平方除以b/w范围内8-12赫兹除以N的所有数值的平方。然后记录信噪比并检查阈值。我已经写了启动码，下面可以有人指导或帮助完成代码，以完成所需的工作。非常感谢。
def分类(标志，data=
浏览 0修改于2019-02-23得票数 1
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我们有一个问题的代码，我正在运行的一个学术课程，我希望得到一些帮助从论坛上的人。我们正在尝试训练CNN模型，将EEG睡眠记录分为男性或女性。这是一些论文中所做的事情，但我们在课程中使用了不同的数据集。问题是，不管我们做什么，网络都不会学习--我们尝试改变层数、每个层的大小、学习速率、时间数、批处理大小、优化器以及添加数据。我们也尝试使用RNN与GRU (门控递归单元)，而不是CNN，但它没有帮助。以下是一些网络不学习的例子：注意，“测试”数据集实际上是验证。
我们找不到机器学习代码的任何问题。我们认为问题可能出在数据处理部分，但我们不确定，所以我们希望有人检查他/她是否能找到机器学习部分
浏览 7提问于2022-07-12得票数 0
我试图绘制一个EEG信号的谱图，其采样率为1000 Hz，并用14-70 Hz的带通进行滤波，信号的长度为440 (而且不能增加信号的长度)。信号(数据链接)如下所示：我尝试了以下参数值来绘制光谱图：fs = 1000
plt.pcolormesh(t, f,
浏览 5修改于2022-05-10得票数 0
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