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RSS订阅原创 03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,fbcca）
03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,fbcca）这里介绍了一种简单的SSVEP算法，在实际中有着重要的作用。文章目录03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,fbcca）一、滤波器组典型相关分析二、滤波器组的设计二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、滤波器组典型相关分析Filter bank canonical correlation
2023-03-13 17:07:39
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原创 02 - 典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis）
02-典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis）这里将一步步介绍一些SSVEP的经典算法来帮助大家理解SSVEP的一些具体操作方法。`文章目录02-典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis）一、什么是CCA二、如何将CCA使用在SSVEP中三、相关程序示例四、总结一、什么是CCA典型相关性分析是一种方法，我们这里可以考虑他是一种投影方法，假设一个SSVEP的测试信号X的数据维度为[250，8]，这里250代表有250个采样
2022-05-11 22:34:52
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原创 01 - 具有非侵入性脑机接口的高速拼写
01- 具有非侵入性脑机接口的高速拼写初入脑机接口方向，经过长时间的学习，为了更好的理解相关的学习内容，也为了帮助一些对脑机接口方向感兴趣的同学，在这里我将通过专刊的方式向大家介绍稳态视觉诱发方向的研究，希望大家能够共同学习。文章目录01- 具有非侵入性脑机接口的高速拼写前言一、什么是脑机接口技术二、SSVEP-Based BCI2.读入数据总结前言High-speed spelling with a noninvasivebrain–computer interface：随着对该方向的了解
2022-05-11 21:50:23
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原创 飞桨-从小白逆袭大神
飞桨-从小白逆袭大神课程作业回顾感悟课程作业回顾在这一个多星期的学习中，这个的课程从一开始的python基础知识的讲解，到进入第一个练手的项目，利用python爬虫来爬取《青春有你2》中每个小姐姐的照片，在这次学习中利用bs库来进行生成json文件以便更加方便的读取数据，来我自身对python的爬虫知识也更加感兴趣。第二次练手项目就是根据paddlehub来进行识别青春有你2中前5名的小姐姐...
2020-05-01 21:41:24
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原创 Deep-COVID：利用深度迁移学习在胸腔X射线图像识别COVID-19
Deep-COVID: Predicting COVID-19 From Chest X-Ray Images Using Deep Transfer LearningAbstractMethodConclusionAbstract早期的一些研究显示，COVID-19感染患者的胸片存在特异性异常。受早期工作的启发，我们研究了深度学习模型在COVID-19患者胸片图像检测中的应用。我们首先从公开...
2020-04-21 22:22:26
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原创 生理生物信号的对抗迁移学习
Disentangled Adversarial Transfer Learning for Physiological BiosignalsAbstractMethod数据库介绍实验结果Abstract生理状态评估的一个主要挑战是由跨用户或来自同一用户的不同记录会话的生物信号域不一致引起的转移学习问题。提出一种迁移学习的对抗推理方法，从压力状态评估的生理生物信号数据中提取解纠缠的鲁棒表征。...
2020-04-20 22:05:58
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原创 多模态生理信号的集成情感学习
摘要本文主要使用DEAP数据库，利用32（EEG信号）+2（EOG）+2（EMG）的多模态生理信号来作为输入，先通过滤波器提取出四个频段的信号，在根据这四个频段进行Hjorth特征提取，最后通过集成学习的方法来得出最后的二分类，四分类分类性能。实验步骤结论唤醒维分类图效价维分类图不同的分类器效果唤醒维上效价维上四分类收获集成学习确实是一种思路，多模态识别对情感分类有不...
2020-04-20 11:44:22
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原创 研究基于脑电图的多模式情感识别的功能连接模式
Investigating EEG-Based Functional Connectivity Patterns for Multimodal Emotion Recognition摘要网络框架结论摘要本文提出了一种新的与情绪相关的关键子网络选择算法，研究了脑电功能连接网络的三个特征:强度、聚类系数和特征向量中心性。以SEED、SEED- v、DEAP三种公共情绪脑电图数据集为基础，对脑电图连...
2020-04-18 22:24:32
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原创 对话生成方向的增强改进
摘要高质量的对话数据的缺乏和昂贵的数据注释过程极大地限制了它们在现实环境中的应用。我们提出了一个意译增强响应生成(PARG)框架，该框架联合训练意译模型和响应生成模型来提高对话生成性能。设计了一种基于对话状态和对话行为标签的意译训练数据集自动生成方法。PARG适用于各种对话生成模型，如TSCP (Lei et al.， 2018)和DAMD (Zhang et al.， 2019)。实验结果表明...
2020-04-17 21:48:01
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原创 脑电感知：一种用于情绪检测的深度学习框架
TSception:A Deep Learning Framework for Emotion Detection Using EEG摘要框架TSception结论摘要提出了一种基于脑电（EEG）的情绪检测的深度学习框架TSception。TSception由时间卷积层和空间卷积层组成，它们同时学习时间域和信道域中的区分表示。时间学习器由多尺度一维卷积核组成，其长度与脑电信号的采样率有关，学习...
2020-04-17 13:38:45
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原创 基于脑电图的脑机接口迁移学习:2016年以来的进展综述
Transfer Learning for EEG-Based Brain-Computer Interfaces: A Review of Progresses Since 2016摘要主要内容Introducition摘要在基于eeg的BCI系统中建立一个对不同对象、不同会话、不同设备和任务最优的通用模式识别模型是非常困难的。通常需要一个校准会话来为一个新主题收集一些特定于主题的数据，这既...
2020-04-15 19:23:05
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原创 利用Spiking神经网络进行基于脑电图的情绪分类
EEG-Based Emotion Classification Using Spiking Neural Networks摘要实验方法实验数据集：使用SNN进行分类结论思考摘要提出了一种利用spiking神经网络(SNNs)和脑电图(EEG)处理技术识别情绪状态的新方法。采用离散小波变换(DWT)、方差变换(variance)和快速傅里叶变换(FFT)三种算法提取脑电图信号，再由SNN进行情...
2020-04-15 13:15:17
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原创 使用联合频率-时间和无监督特征进行睡眠阶段评分
Sleep Stage Scoring Using Joint Frequency-Temporal and Unsupervised Features摘要方法结论思考摘要如果失眠的患者知道自己有这种症状，想设法改变这种状况，那么检测症状程度就至关重要。近年来，提出了一些利用深度神经网络进行无监督特征提取的ASSR方法。在本文中，我们提出将这两个概念结合起来，同时使用时频特性和无监督特性。为了...
2020-04-14 19:03:50
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原创 基于脑电信号的特征聚类深层神经网络情感识别
EEG-Based Emotion Recognition with Combined Deep Neural Networks using Decomposed Feature Clustering Model摘要：数据集介绍：处理方法结论个人收获摘要：在上交的Seed数据集上，提出了一种基于EEG的深卷积神经网络情感分类模型。采用AlexNet、VGGNet和ResNet-50的组合特征模...
2020-04-14 15:44:28
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原创 paddle的学习心得
paddle的学习心得体会paddle paddle的优势通过飞桨训练营学习的体会paddle paddle的优势飞桨是百度公司推出的基于自己内部提出的paddle paddle框架的深度学习框架，有利于广大开发者来使用以提高深度学习的性能，在图像识别领域，自然语言处理方面都有很出色的表现。基于paddlehub中的很多优秀的经典模型，我们可以通过paddle paddle很好的迁移学习，将...
2020-04-07 12:52:19
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原创 机器学习的性能度量指标
机器学习的性能度量指标错误率和精度查准率、查全率与F1对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量。错误率和精度错误率是测试集中判断错误的样本数量占样本总数的比列，精度是正确样本数量占样本总数的比。查准率、查全率与F1错误率和准确率虽然经常使用，但是不能满足我们所有任务的要求。再次基础上，提出了查准率、查全率和F1...
2020-04-02 18:20:02
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原创 关于数据评估方法的选择
关于数据评估方法的选择通常情况下，我们需要对训练出来的模型观察出它的泛化能力，需要在测试集上进行测试得出最后的泛化能力的情况。需要注意训练数据与测试数据需要互斥，即测试样本尽量不要在训练样本中出现。留出法交叉验证法自助法通常情况下，我们需要对训练出来的模型观察出它的泛化能力，需要在测试集上进行测试得出最后的泛化能力的情况。需要注意训练数据与测试数据需要互斥，即测试样本尽量不要在训练样本中出现。...
2020-04-02 16:40:10
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转载 02-时间相关电位ERP的认识
时间相关电位事件相关电位（ERP，event-related potential）是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。不同的外界刺激方式和心理因素都会引起不同的ERP,一般可以从极性、潜伏期、分布的脑区等三个方面对ERP进行描述。而命名主要是参考极性和潜伏期。极性也就是电位相对参考电压的正负值，命名正向波为P(pos...
2020-01-30 12:49:36
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原创 01-认识脑电信号及相关信号的预处理过程
脑电信号处理过程脑电实验为什么要预处理预处理方法降采样如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入脑电实验本博客主要是记录基于脑电信号的情绪识别方法的研究...
2020-01-30 12:41:30
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原创 随机梯度算法(SGDOptimizer)
随机梯度算法(SGDOptimizer)随机梯度算法是神经网络中最常见的一种优化算法。主要是依据的梯度下降原理设置要预测的函数为：损失函数为：则要使损失函数最小，我们可以使损失函数按照它下降速度最快的地方减小，因此需要在此列出损失函数的求导公式：同时由于选用这种方法，可能会陷入局部最小值的问题，同时收敛的速度可能较慢所以选用SGD，每次更新的时候使用一个样本进行梯度下降，所谓的随...
2019-11-28 20:55:08
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原创 多层感知器-原理
深度学习之神经网络神经网络的出现神经网络的首次出现来美国神经生物学家沃伦·麦克洛克（Warren McCulloch）和数学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）对生物神经元建模，首次提出了一种形式神经元模型，被称为M-P模型。结果之和如果大于阈值，则输出1，否则输出0.输入和输出均为0或1.感知器感知器能够根据训练样本自动获取样本的组合1.训练方式为有监督学习，即需要设定训练样...
2019-11-26 19:22:23
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原创 Stm32F429的CAN的设置问题
Stm32F429的CAN的设置问题CAN的初始化步骤1.CAN对应引脚的初始化（1）使能引脚时钟（2）引脚初始化，引脚，复用，上拉，速度（3）复用：复用引脚，复用方式2.CAN寄存器的相关配置（1）CAN使用时钟的使能（2）CAN_MCR(主控制寄存器）的相关设置（3）CAN_BTR(位时序寄存器）的相关设置（3）CAN_FMR(筛选器主寄存器）的相关设置3.CAN发送函数...
2019-04-06 10:34:53
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空空如也
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