搜索资源列表
supportvector
- 我用于脑机接口P300拼写范例中的程序，关于SVM的详尽源程序-for brain-machine interfaces P300 spelling examples of procedures for the detailed source SVM
wave_neural_crossvalind
- 应用连续小波变换对脑机接口（BCI）信号处理，进入神经网络分类，包括BP网络和LVQ网络-continuous wavelet transform application of brain-machine interfaces (BCI) signal processing, neural network access classification, BP network including network and LVQ
libsvm-mat-2.84-1
- 脑机接口支持向量机工具箱最新版本,在matlab下安装使用-brain-Support Vector Machine Interface Toolbox latest version of the Matlab installation
BrainComputer_LalEtAl
- 国外一篇有关脑机接口的论文,希望对这方面研究的朋友有帮助-abroad on a brain-computer interface of essays and hope of this research is to help a friend
基于ARM 和FPGA 的电 脑横机控制器的设计
- 采用ARM和FPGA组合，共同实现电脑横机控制器
脑电采集与分析(VC代码）
- USB口脑电采集，用的是新拓的脑电图机，用新拓提供的接口函数编写
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pcnn
- 我自己编写的基于自动细胞机的图像分割算法的源程序，也叫小世界竞争算法。-I have written automated cell-based machine of the source image segmentation algorithms, but also the world叫小competition algorithm.
EEGMonitor2009_3_27
- 基于ARM处理器的32导脑电图机的设计与实现,用VC++编写上位机生物电信号显示测量软件-Software Design of EEG display and measurement on PC with VC++
CSP(m_function)
- 在目前以运动想象为基础的脑机接口(Brain-Computer Interfaces, BCI)系统中，共同空间模式(Common Spatial Patterns, CSP)方法作为一种有效的处理方法被广泛使用。本程序实现了基本的CSP算法。-failed to translate
BCIMultiModalAttention
- 基于多模式的脑机接口，基于u节律的注意力相关的联合分类系统-A Brain-Computer Interface Based on Multi-Modal Attention
Feature-Extraction--in-Brain--
- 在线脑机接口中脑电信号的 特征提取与分类方法-Feature Extraction Classification of in Brain Computer .pdf
ssvep
- 分析ssvep脑电信号的程序，有整体框架(SSVEP EEG signal analysis procedures, there is an overall fr a mework)
PID
- 脑机接口运动想象数据，用于脑机接口开发，非常适合初学者进行使用(Brain motor interface motor imagery data)
xiaoboshang_SVM
- 脑机接口分类，特征提取用小波包熵，分类使用SVM分类器(Brain-computer interface classification, feature extraction using wavelet packet entropy, classification using SVM classifier)
CNN_P300-master
- cnn网络构建神经网络训练脑机接口P300模型(Construction of Brain-Computer Interface P300 Model for Neural Network Training Based on CNN Network)
BCI_MI_CSP_DNN
- BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。 基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序 本程序的原理基于CSP和DNN算法 这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II 提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上，采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵，并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI C