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eeg-machine-learning-challenge:EEG 机器学习挑战赛,Python 和 MATLAB(学者项目,...
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脑电图机器学习挑战 EEG 机器学习挑战赛,Python 和 MATLAB(学者项目,2015) 本次挑战的目标包括根据 30 秒的 EEG 信号确定正确的睡眠阶段(W、R、N1、N2、N3); 数据集分别包含 10178 和 10087 个 EEG 用于训练和测试。 特征提取 首先,我编写了自己的Python脚本(参见: : ),在学校网络上应用分布式并行计算。 它将特征的计算时间除以超过 100。超过 100。 PyEEG / PyREM / MNE 感谢 PyEEG 库,我提取了这些特征: DFA:去趋势波动分析 PFD:Petrosian 分形维数 hjorth:Hjorth 移动性和复杂性 ApEn:近似熵 SampEn:样本熵(SampEn) hfd:樋口分形维数 费舍尔信息:费舍尔信息 SVD:SVD熵 bin power & bin power ratio:由
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eeg-machine-learning-challenge-master.zip (23个子文件)
eeg-machine-learning-challenge-master
src
distributedComputing
script_bow_histogram.py 2KB
script_bow_local_segment.py 4KB
script_lyapunov_extraction.py 2KB
script_pyeeg_extraction.py 3KB
script_get_cores.py 146B
script_pyrem_extraction.py 3KB
computeFeatures
compute_local_features.py 10KB
compute_bow_feature.py 6KB
compute_lyarosenstein.m 638B
compute_cluster_features.py 11KB
compute_LZ_complexity_exhaustive.m 549B
compute_LE.m 508B
compute_LZ_primitive_complexity.m 545B
app.py 7KB
utils.py 3KB
lib
lyarosenstein.m 1KB
beta_ntf.py 8KB
pyeeg.py 22KB
calc_lz_complexity.m 14KB
mlab.py 94KB
pyrem_univariate.py 18KB
main.py 27KB
README.md 4KB
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