【文件属性】：
文件名称：matlab由频域变时域的代码-telluride-decoding-toolbox:用于解码EEG/MEG/eCOG信号的工具箱
文件大小：56KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 18:14:11
系统开源
matlab由频域变时域的代码碲化物解码工具箱。
萨哈尔·阿克拉姆（UMD），阿兰·德·谢维涅（ENS），彼得·乌多·迪耶尔（ETH），延斯·约特贾尔（DTU），尼玛·梅斯加拉尼（哥伦比亚），卢卡斯·帕拉（NYU），希哈卜·沙玛（UMD），马尔科姆·斯莱尼（Google），黄丹（ENS）
完整的文档可在以下位置找到：
主页位于：
我们的目标是提供一套标准的工具，使用户可以将脑信号解码为生成脑信号的信号，而不论这些信号是来自视觉还是听觉刺激，以及是否使用EEG，MEG，ECoG或任何其他响应来测量您想解码。
尽管此工具箱的开发人员主要是在科罗拉多州特柳赖德举行的神经形态研讨会的研究人员，并使用EEG分析听觉实验，但该工具箱中的工具允许将任何感知刺激与任何神经信号相关联。
传统上，已使用事件相关电位（ERP）或时频分析对EEG信号的时间响应进行了分析。
ERP研究使用离散的短信号，将多次重复的响应平均化，并寻找刺激锁定响应的峰谷变化。
MMN（不匹配否定性）是一种特定的事件相关响应，它在重复刺激的情况下检查奇数球响应。
时频分析检查了特定频段的EEG频谱随时间的变化。
BCI（脑机接口）实
【文件预览】：
telluride-decoding-toolbox-master
----ViterbiSearch.m(4KB)
----LagGenerator.m(1KB)
----CreateDemoSignals.m(4KB)
----cca.m(2KB)
----DNNRegression.m(6KB)
----DNNRegression.py(13KB)
----LICENSE(11KB)
----testing()
--------CCA_test.m(7KB)
--------TestDemoData2016March.mat(2KB)
--------TestDemoData.m(13KB)
--------TestTFRegression.m(1KB)
--------TestDemoData.mat(2KB)
--------TestMegData.m(6KB)
--------CCA_videos.m(5KB)
--------PrepareMegData.m(1KB)
----README.md(6KB)
----data_loader.py(7KB)
----TFRegression.py(15KB)
----resample_fft.m(3KB)
----TFRegression9.py(33KB)
----CreateLoudnessFeature.m(1KB)
----FindTRF.m(14KB)
----network.yaml(2KB)
----StateSpace.m(6KB)