原创 EEG處理之超好用的工具包（1）——python mne/mnelab使用教程
【聲明：本blog爲原創，轉載請先聯繫~】 之前主要一直在使用matlab做一些預處理，主要基於eeglab，不過最近由於結果呈現的需要，發現py的mne庫功能更強大豐富，開源性也更好，所以這裏以mnelab（基於mne庫做的GUI界面）
2020-07-05 08:32:53
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原创 【整理自用】腦電特徵提取分類相關數據處理步驟
1.讀取腦電源數據，數據格式.vhdr，存儲地址C:\Users\a\Desktop\腦電實驗數據\實驗數據\2020.1.3上午_before 2.先使用一次手動eeglab對數據進行預處理，然後file-history scripts
2020-06-22 01:32:42
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原创 matlab常用工具箱彙總（附toolbox下載地址）
1.平面操作工具箱 http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html 2.SimMechanics 工具箱 (這個好像不是免費的) http://www.mathworks.com/access/helpdes
2020-03-30 14:12:46
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原创 一些腦電數據處理相關的matlab函數整理
1.histc函數，用於統計範圍內數量，可計算概率密度 histc函數制定數值邊界爲分界條件 histc以 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 ], edges=1:2:7 （edges=[1 3 5 7]）爲例。 [n,bi
2020-02-24 18:49:21
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原创 關於小波包的學習雜記
1.關於函數wpcoef和wprcoef有什麼區別？ wpcoef是求解某個節點的小波包係數，數據長度是1/(2^n)（分解n層的話） wprcoef是把某個節點的小波包係數重構，得到的是和原信號一樣長度的信號。 簡單地說，前者是用來分解
2020-02-24 18:49:21
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原创 基於小波包的EEG腦電信號分解重構與特徵提取【待補充】
1.傳統的小波變換與小波包的區別 工程應用中經常需要對一些非平穩信號進行，小波分析和小波包分析適合對非平穩信號分析，相比較小波分析，利用小波包分析可以對信號分析更加精細，小波包分析可以將時頻平面劃分的更爲細緻，對信號的高頻
2020-02-24 18:49:21
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原创 [轉載]Matlab中根據鄰接矩陣做無向圖/有向圖
Matlab中根據鄰接矩陣做圖 function tu_plot(rel,control) %由鄰接矩陣畫圖 %輸入爲鄰接矩陣，必須爲方陣； %第二個輸入爲控制量，0表示無向圖，1表示有向圖。默認值爲0 r_size=size(r
2020-02-24 18:49:21
原创 MATLAB複雜網絡工具箱--Brain Connectivity Toolbox (BCT)函數簡介
Brain Connectivity Toolbox 是一個MATLAB工具箱, 可以對結構和功能腦組織數據集進行復雜網絡(圖)分析. 網址1: http://www.nitrc.org/projects/bct 網址2: http://
2020-02-24 18:49:21
原创 一些常用便捷matlab函數整理【持續補充整理】
1.eval（）：可以快速批量生成變量，並給變量賦值 示例如下：需要批量生成T1,T2,T3....變量並依次對這些變量賦值 R=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; for i=1:3 eval(['T',num2str(
2020-02-24 18:49:21
原创 matlab用鄰接矩陣畫加權無向圖
這裏有一點一定要注意，因爲爲無向圖，因此鄰接矩陣一定要是關於對角線對稱的，即Aij=Aji（且對角線上元素Aii=0），兩點之間相互無向連接，有向圖可以不爲對稱矩陣（有方向） 方法及函數： 1.推薦matlab一個圖論很好用的包Graph
2020-02-24 18:49:21
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原创 機器學習——決策樹
決策樹和隨機森林這些方法比較老了，但是最近在看one-hot編碼，提到了決策樹特徵分類的一種對於交叉特徵所具有的優勢，因此看了幾篇博文進行一下粗略的學習。 這裏推薦一篇比較好的基礎性介紹，適合新手學習。 1、引言 決策樹（Decision
2019-06-25 08:30:23
原创 關於One-hot編碼的一些整理及用途[轉載+整理]
在學習one-hot編碼前，我們首先要知道，連續值的離散化爲什麼會提升模型的非線性能力？ 簡單的說，使用連續變量的LR模型，模型表示爲公式（1），而使用了one-hot或啞變量編碼後的模型表示爲公式（2） 式中表示連續型
2019-06-25 08:30:23
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原创 腦電信號分類處理相關問題
1.參考https://blog.csdn.net/shine302/article/details/79854109 python: model.add(LSTM(100, return_sequences=False, input_s
2019-04-21 20:31:21
原创 最近在windows環境下配置jupyter notebook遇到的幾個坑
1.關於jupyter瀏覽器打開空白的問題： 首先查閱資料，很多人說是默認ie瀏覽器問題，因此嘗試了一下更換默認瀏覽器打開，結果依舊空白。 anaconda也新建了charts的環境試圖，依舊失敗 後來看到github上一個解決辦法，原因
2019-03-23 07:28:11
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原创 win10+1060+tensorflow-gpu安裝過程
作者小白一隻。關於配環境，最最最重要的還是要把自己顯卡適配的cuda和cudnn版本搞清楚，要不裝不了的哦~ 環境：win10、python3、anaconda3 1.檢測適配的cuda版本，首先查看一下自己電腦的硬件。打開控制面板，搜索
2019-03-13 02:59:58
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