文件名称：RPA:Riemannian Procrustes Analysis（RPA）方法的Python代码
文件大小：1.15MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 08:13:12
JupyterNotebook
黎曼前倾分析 （安装步骤如下所述） 描述 该存储库包含用于使用[1]中提出的Riemannian Procrustes Analysis方法的Python代码。 此过程是一种转移学习方法，用于处理记录在不同会话和/或来自不同主题的EEG信号的统计变异性。 这是脑机接口（BCI）面临的一个普遍问题，对于试图重用以前记录中的数据以避免为新用户进行校准阶段的系统提出了挑战。 RPA基于Procrustes分析的概念[2]。 它通过在两个数据集中的数据点上使用简单的几何变换（平移，缩放和旋转）匹配两个数据集的统计分布来工作。 我们使用对称正定矩阵（SPD）作为描述EEG信号的统计特征，因此数据点上的几何运算尊重SPD流形的固有几何形状。 我们提供了两个笔记本，其中包含RPA在来自两个BCI范例的数据上的应用示例：运动图像和SSVEP。 这两个笔记本都是不言自明的，并且说明了将RPA用作匹配数据
【文件预览】：
RPA-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----examples()
--------basic_example.py(2KB)
----rpa()
--------transfer_learning.py(3KB)
--------get_dataset.py(422B)
--------diffusion_map.py(1KB)
--------helpers()
----LICENSE(1KB)
----datasets()
--------MOTOR-IMAGERY()
----requirements.txt(119B)
----notebooks()
--------example_motorimagery.ipynb(1.3MB)
----setup.py(8KB)