脑电分析

【脑电分析系列】第24篇：运动想象BCI系统构建：CSP+LDA/SVM与深度学习方法的对比研究欢迎回到脑电分析系列！在前23篇中，我们已系统学习了EEG信号处理的基础、各类机器学习与深度学习模型，以及情绪识别与癫痫检测等实际应用。本篇，我们将深入探索一个核心且激动人心的BCI（脑机接口）范式——运动想象（Motor Imagery, MI）。我们将详细介绍MI范式的基本原理、实验设计和挑战。

【脑电分析系列】第25篇：情绪识别与认知研究中的EEG应用：一个完整的实验设计与数据分析流程欢迎回到脑电分析系列！在前24篇中，我们系统学习了EEG信号处理、机器学习与深度学习模型，以及癫痫检测和运动想象BCI等实际应用。本篇，我们将聚焦EEG在情绪识别和认知研究中的关键应用。EEG以其高时间分辨率，能够实时捕捉大脑对情感和认知刺激的电生理响应，为我们理解人类内心情感世界和思维过程提供了独特的视角。

【脑电分析系列】第19篇：深度学习方法（一）：卷积神经网络（CNN）在EEG图像/时频图分类中的应用欢迎回到脑电分析系列！在前几篇中，我们探讨了EEG的预处理、特征提取和传统机器学习分类器。然而，面对EEG信号的复杂非线性模式和日益增长的数据量，深度学习技术展现出更强大的潜力，尤其是其自动特征提取能力。

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