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脑电模型实战系列（二）：PyTorch实现CNN_DEAP的多尺度时空特征提取大家好！欢迎来到“脑电模型实战系列（二）”系列的第三篇。上篇 DNN 基准实验中，我们验证了 DEAP 数据集的可行性，获得了 ∼60% 的准确率。然而，这也暴露了 DNN 的局限：它将 EEG 视为独立特征的集合，忽略了脑电信号的时空结构，无法捕捉关键的局部频率模式（如 α 波对应放松）。

脑电模型实战系列（二）：PyTorch实现简单DNN模型大家好！欢迎来到“脑电情绪识别”系列二的第二篇。上篇导论中，我们探讨了为什么从简单模型起步：EEG数据噪声大、个体差异显著，直接上手复杂架构如Transformer容易卡壳。

【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。

46、Numpy手推共空间模式CSP，用于脑电EEG信号分类一、Numpy实现CSP公式及对应的代码CSP全部流程：1、CSP先将数据按照类别分类，两类数据可分为E1、E2

头发没了还会再长

【脑电信号处理与特征提取】P5-彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点脑电是神经活动的测量方法，在不同位置测量有不同的方法。比如大脑皮层表面测量的是ECoG，在头皮测量的是EEG。除了EEG是无损的，其他都是有损的。

头发没了还会再长

【BI&AI】Lecture 8 - EEG data analysis hands onICA: 用于从混合信号中分离出独立的成分或因素。它可以将观测到的多个信号分解为相互独立的成分，这些成分在原始信号中可能是混合在一起的。

基于猕猴感觉运动皮层的神经元运动调制分析神经元运动调制分析是一种研究神经元如何响应动物行为或刺激的方法。这种分析可以帮助我们了解神经元如何编码行为和刺激，并揭示神经元与行为和感觉信息处理的关系。在神经元运动调制分析中，通常会记录神经元的活动，并同时记录动物的运动或刺激。然后，使用不同的方法来分析神经元的活动如何随着动物运动或刺激而变化。

公开数据集：灵长类动物多通道感觉运动皮层电生理学的研究Nonhuman Primate Reaching with Multichannel Sensorimotor Cortex Electrophysiology. 1 公开数据集网址：https://zenodo.org/records/3854034

基于CSP的运动想象EEG分类任务实战基于运动想象的公开数据集：Data set IVa (BCI Competition III)1 数据描述参考前文：https://blog.csdn.net/qq_43811536/article/details/134224005?spm=1001.2014.3001.5501 EEG 信号时频空域分析参考前文：https://blog.csdn.net/qq_43811536/article/details/134273470?spm=1001.2014.3001.5501 基于CSP的运动想象 E

我是有底线的