基于SVM及两类运动想象的多通道特征脑电识别研究，王海，，本文通过对国际脑机接口竞赛中的两类运动想象脑电信号进行分析识别，研究了多通道模式对脑电识别效果的影响，以期更好地发挥多通

#3.0版本#调用eeglab批量读取excel文件中的脑电数据并绘制脑电拓扑图，算法可以根据用户输入读取指定列的特征，指定列的数据，并将数据特征映射到图片保存的文件名中

脑电分析

EEGsignalprocessing脑电信号处理方法算法总结

脑电图EEG是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。
通过对EEG原始信号的数据解读，可以实现用意念来控制机器，如：意念控制无人机的升降，意念控制轮椅等。
BCI是BrainComputerInterface的缩写，即脑机接口技术。
它是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。
ThinkGearAM芯片，由美国Neurosky（中文名：神念科技）公司研发的世界第一款的脑电图传感器，因为采用了干电极传感器（而非医院所用的涂导电胶的湿传感器）和先进的消噪功能，使得在消费电子中大规模的被应用成为可能。

原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级（浅层）特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征？ 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习（ShallowLearning）和深度学习（DeepLearning） 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源（持续更新……） 51

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《脑电信号分析方法及其应用》共7章。
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第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；
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第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。
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《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

二十一世纪以来，科技领域与一个神经学领域的概念“大脑”出现了意想不到的融合，涌现出众多前沿科技的大脑概念。
从互联网大脑，城市大脑，到谷歌大脑、百度大脑、讯飞超脑、360安全大脑、阿里ET大脑、腾讯超级大脑、滴滴大脑等等等等。

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