基于OpenBMI的运动想象分类数据集数据预处理及特征提取样例（LDA分类器，不跨被试）数据导入数据预处理绩效评估可视化分类器LDA线性判别器简述算法流程matlab实现（样例）SVM（支持向量机）简述算法流程matlab实现（样例）结果分析参考文献 数据集在本次实验中，我们用到了OpenBMI 运动想象脑电数据集，在这个用于通用BCI研究的开放数据集中，EEG信号被记录与大量受试者（54名参与
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2024-08-24 19:37:51
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目录一、简要介绍（一）材料与准备工具数据集下载工具箱下载参考（二）OpenBMI工具箱介绍（三）数据集详细介绍数据拆分数据解读二、预处理（一）目标（二）特征提取代码解释三、分类器设计（一）划分方式第一种不跨被试第二种不跨被试跨被试（二）分类器不跨被试一、简要介绍（一）材料与准备工具数据集下载数据集是国外团队实验数据（建议用FTP或者迅雷下载，减少不必要的时间）这个团队邀请了54位实验人员，做了两天
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2024-01-08 15:44:49
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达本文代码来源于东北电力大学和长春理工大学研究团队的研究成果《A novel approach of decodin...
原创
2022-01-25 11:49:50
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原创
2021-09-07 13:33:48
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运动想象(motor imagery，MI)可以增强中风后的运动恢复，但其益处仍有争议。脑机接口（BCI）可以对MI调制的脑功能进行瞬时和定量测量。为了评估BCI辅助作为MI常规康复护理的附加干预措施的效果,来自罗马萨皮恩扎大学的Floriana Pichiorri等人在ANNALS of Neurology发文。研究者将28例住院的亚急性脑卒中患者随机分为2组，分别进行了1个月BCI
什么是机器人运动学？机器人运动学是研究机器人运动的学科，主要包括描述机器人运动的数学模型和解决机器人运动问题的算法。机器人运动学是机器人学的重要分支之一，其研究成果对机器人的设计、控制和应用有着重要的指导意义。机器人的运动自由度机器人的运动自由度是指机器人能够运动的独立方向数。例如，一个平面机器人只能在平面上移动，因此其运动自由度为2；而一个具有3个旋转自由度和3个平移自由度的机器人则有6个自由度
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2023-11-14 03:03:53
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# 使用CSP算法计算运动想象脑电特征的Python实现
运动想象（MI）是指个体在没有实际运动的情况下，想象自己执行某种运动。通过脑电图（EEG）信号分析，可以提取这些运动想象的特征。本篇文章将通过CSP（Common Spatial Pattern）算法来提取EEG信号中的运动想象特征。我们将以Python中的MNE库为工具，逐步完成这个过程。
## 流程概述
以下是实现的主要步骤：
运动想像数据
Left/Right Hand MI: http://gigadb.org/dataset/100295
Motor Movement/Imagery Dataset: https://www.physionet.org/physiobank/database/eegmmidb/
Grasp and Lift EEG Challenge: https://www.ka
原创
2021-09-08 17:39:10
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原创
2022-01-25 13:55:00
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达本文由网友"坐在云朵上的kiwi"授权分享项目背景“脑机接口”（Brain Cpmputer In...
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2022-01-25 11:45:59
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目录
导读
实验与方法
参与者
仪器装置
实验过程
数据采集与分析
感觉运动节律分析
BCI表现分析
结论
在涉及到手部运动的BCI实验，比如运动想象实验中，偏手性对实验的影响需要考虑到。根据该项研究可知在运动想象任务中，SMR的侧向性根据利手性的不同而有所不同。在对左手动作的心理模拟过程中，左撇子在BCI(单次会话)表现出较低的准确性，而在alpha波段(8-13 Hz)的
原创
2021-09-07 14:03:39
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目录导读实验与方法参与者仪器装置实验过程数据采集与分析感觉运动节律分析BCI表现分析结论本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：941473018在涉及到手部运动的BCI实验，比如运动想象实验中，偏手性对实验的影响需要考虑到。根据该项研究可知在运动想象任务中，SMR的侧向性根据利手性的不同而有所不同。在对左手动作的心理模拟...
原创
2022-01-25 11:08:10
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2021-09-07 16:52:52
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）可以让用户使用脑电信号直接与计算机或其他外部...
原创
2022-01-24 17:42:53
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目录特征提取算法分类识别算法本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195特征提取算法（1）时域方法：这是比较早期的EEG信号处理方法，主要通过提取EEG的波形特征，比如振幅、方差、波峰等，对EEG信号进行分析；（2）频域方法：运动想象EEG信号的ERD和ERS现象只出现在特定频率范围，比如8-12Hz 的Mu...
原创
2022-01-24 18:43:23
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2021-09-08 14:43:41
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达研究人员提出了一种基于深度学习模型的运动想象脑机接口(BCI)。运动想象的脑动力学通常通过EEG作为低信噪比的非平...
原创
2021-09-07 15:40:22
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目录特征提取算法分类识别算法本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195特征提取算法（1）时域方法：这是比较早期的EEG信号处理方法，主要通过提取EEG的波形特征，比如振幅、方差、波峰等，对EEG信号进行分析；（2）频域方法：运动想象EEG信号的ERD和ERS现象只出现在特定频率范围，比如8-12Hz 的Mu...
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2021-09-07 14:00:29
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原创
2022-01-25 11:28:29
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CNN卷积神经网络，包括卷积层、池化层、全连接层，其中卷积层和池化层的作用是提取信号的深层特性，全连接层是的作用是实现分类。CNN采用局部感知，权值共享和下采样的方式，一面减少使用参数量使网络易于优化，另一方面提高网络训练性能，提升分类效果。 CNN的结构与原理：CNN是针对二维图像处理的复杂
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2024-03-19 10:01:35
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