Używanie nieznakowanych danych EEG do uczenia maszynowego

1. Co to jest EEG w uczeniu maszynowym?
2. Jak symulować dane EEG?
3. Co możesz zrobić z danymi EEG?
4. Jak analizować dane EEG?

Co to jest EEG w uczeniu maszynowym?

Abstrakcyjny. Electroencefalografia (EEG) jest nieinwazyjną techniką stosowaną do rejestrowania wywołanej i indukowanej aktywności elektrycznej ze skóry głowy.

Jak symulować dane EEG?

Symuluj Meg/EEG ze źródeł

Aby symulować nagrywania MEG/EEG z minimalnego modelu źródła normy: kliknij prawym przyciskiem myszy plik źródłowy, a następnie wybierz ocenę modelu menu > Symuluj nagrania. Może to być przydatne do oceny jakości modelu. Proces jest udokumentowany w oszacowaniu źródła samouczka.

Co możesz zrobić z danymi EEG?

Analiza danych EEG to wyjątkowy sposób badania procesów poznawczych. Może pomóc lekarzom w ustaleniu diagnozy medycznej, naukowcy rozumieją procesy mózgu leżące u podstaw ludzkich zachowań, oraz osoby w celu poprawy ich wydajności i dobrego samopoczucia.

Jak analizować dane EEG?

Istnieją dwie ważne metody analizy EEG w dziedzinie czasu: prognozowanie liniowe i analiza składników. Zasadniczo przewidywanie liniowe daje wartość szacowaną równą liniowej kombinacji wcześniejszej wartości wyjściowej z obecną i przeszłą wartością wejściową.