letswave7中文教程2：脑电数据预处理-通道位置分配

相关推荐

• Python图像处理入门

  图像处理,顾名思义,可以简单地定义为利用计算机算法(通过代码)对图像进行分析.操作的处理.它包括如下不同的几个方面:图像的存储.表示.信息提取.操作.增强.恢复和解释.本章将对图像处理技术的各个方面进 ...

• 大数据知识合集之预处理方法

  数据预处理方法主要有: 数据清洗.数据集成.数据规约和数据变换. 1.数据清洗 数据清洗(data cleaning) :是通过填补缺失值.光滑噪声数据,平滑或删除离群点,纠正数据的不一致来达到清洗的 ...

• 机器学习专题

  随着人工智能的火热,机器学习和深度学习技术再一次进入了大众的视野.python的scikit-learn模块专注于机器学习领域,提供了数据集构建,数据预处理,模型算法,效果评估等各个环节的接口,是入门 ...

• MNE中文教程(16)-脑电数据的Epoching处理

  更多技术干货第一时间送达 Epoch概念简介 从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号,这些时间窗口可以称作为epochs.由于EEG是连续收集的,要分析脑电事件相关的电位时,需要将信号&quo ...

• letswave7中文教程3：脑电数据预处理-ICA去除伪影

  更多技术干货第一时间送达 ICA/BSS的理论与模型 独立成分分析(ICA)是一种盲信号分离(Blind Signal Separation,BSS)方法.ICA可线性建模如下图所示. 假设X为&qu ...

• letswave7中文教程4：脑电数据预处理-时域分析

  更多技术干货第一时间送达 在本章中,我们将继续对ICA过滤后的P300数据集进行预处理. 说明,这部分的教程是基于前面几次教程的基础上进行的.所以要进行ICA预处理进行伪影去除,需要: 先导入数据&l ...

• 手把手教你EEG脑电数据预处理-原理篇

  更多技术干货第一时间送达 感谢简书ID:亚内士多德 授权分享 EEG脑电数据预处理-原理篇 本文不涉及具体的操作步骤,而是对脑电数据预处理中的每一步进行解说,根据我自己的经验来解释为什么要这么做,希望 ...

• 手把手教你EEG脑电数据预处理-操作篇

  更多技术干货第一时间送达 感谢简书ID:亚内士多德 授权分享 EEG脑电数据预处理-操作篇 关于EEG数据预处理的原理,前面已经介绍过了,大家可以查看<手把手教你EEG脑电数据预处理-原理篇&g ...

• letswave7中文教程1：软件安装与脑电数据导入

  更多技术干货第一时间送达 Letswave是一款非常好用的神经生理信号处理分析工具,支持从主流的脑电图放大器中导入数据,为数据预处理和时频域信号分析提供多种功能.而且用户友好的界面使文件管理.批处理操 ...

• Python-EEG工具库MNE中文教程(12)-注释连续数据

  更多技术,第一时间送达 注释连续数据(Annotating continuous data) 本案例主要介绍如何向原始(Raw)对象添加注释,以及在数据处理的后期阶段如何使用注释. Raw:原始对象 ...

• DEAP数据库介绍--来自于音乐视频材料诱发得到的脑电数据

  更多技术干货第一时间送达 DEAP数据库简介 DEAP[1](Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals),该数据库是由来自英国伦 ...

• Python-使用多种滤波器对脑电数据去除伪影

  更多技术干货第一时间送达 一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成).因此可以通过滤波来固定. 本文分别使 ...