【文件属性】：
文件名称：张量投票matlab代码-project:项目
文件大小：125KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-19 10:48:41
系统开源
张量投票matlab代码脑电处理工具箱
描述
该软件是作为欧盟资助的研究项目的一部分发布的，用于支持
EEG
信号的实验。
它遵循模块化架构，允许以最少的代码调整快速执行不同配置的实验。
实验管道由Experimenter类组成，该类充当另外五个底层部分的包装器；
Session对象：用于加载数据集并根据实验期间呈现
SSVEP
刺激的时间段对信号进行分段。
信号部分也根据刺激频率用标签进行注释。
预处理对象：包括修改原始
EEG
信号的方法。
特征提取对象：执行特征提取算法以从
EEG
信号中提取数值特征。
特征选择对象：选择在上一步中提取的最重要的特征。
分类对象：训练用于预测未知样本标签的分类模型。
指示
框架的某些类的使用受到以下要求的限制。
包裹
班级
描述
预处理
FastICA
需要图书馆
聚合
弗拉德
需要图书馆
聚合
费舍尔
需要图书馆
专长选择
盛宴
需要库（下载链接在页面中间的“存档”旁边）和
MIToolbox（包含在
FEAST
zip
文件中）
分类
L1MCCA
需要[tensor]()工具箱
分类
LIBSVMFast
需要图书馆
分类
MLTbox多类
【文件预览】：
project-master
----exampleSMFA.m(4KB)
----exampleEPOCCCASVM.m(2KB)
----exampleITCCA.m(1KB)
----exampleLSL.m(4KB)
----exampleMotorPWelch.m(920B)
----exampleLateFusion.m(2KB)
----LICENSE(11KB)
----exampleL1MCCA.m(1KB)
----exampleERRPSSVEPDemo.m(1KB)
----exampleCombiCCA.m(2KB)
----exampleCSP.m(1KB)
----README.md(6KB)
----exampleOptimal.m(2KB)
----+eegtoolkit()
--------+services()
--------+featselection()
--------+preprocessing()
--------+classification()
--------+util()
--------+experiment()
--------+aggregation()
--------+featextraction()
----exampleDefault.m(2KB)
----filters()
--------epocfilter.mat(2KB)
--------filt_IIRElliptic.mat(2KB)
----exampleEarlyFusion.m(2KB)
----exampleEpoc.m(2KB)
----exampleERRP.m(1KB)