终.论文 - 随笔分类 - rin_riceroll

脑电特征参考

摘要：综述 https://blog.csdn.net/zyb228/article/details/115948972 HOC：http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/people/~Yongjin/N112018-00337.pdf mRMR： https://blog.csdn.n 阅读全文

posted @ 2021-04-30 16:56 rin_riceroll 阅读(113) 评论(0) 推荐(0)

脑电电极和情感关联研究调研

摘要：学术文献： [27] Iwaki T, Noshiro M. EEG activity over frontal regions during positive and negative emotional experience[C]// ICME International Conference 阅读全文

posted @ 2021-04-30 16:03 rin_riceroll 阅读(444) 评论(0) 推荐(0)

非线性动力学特征参考

摘要：文献 https://www.docin.com/p-1465772991.html&dpage=1&key=意识障碍怎么治&isPay=-1&toflash=0&toImg=0 如何解释脑电中的非线性动力学特征，以及不足香农熵 https://baike.baidu.com/item/香农熵/1 阅读全文

posted @ 2021-04-26 16:53 rin_riceroll 阅读(527) 评论(0) 推荐(0)

跑了但是最后没添加的ML领域的FS算法（无监督）

摘要：Unsupervised feature selection by regularized self-representation（RSR） Pattern Recognition，无监督FS 代码 https://github.com/AISKYEYE-TJU/RSR-PR2015 RSR简单介阅读全文

posted @ 2021-04-23 21:40 rin_riceroll 阅读(280) 评论(0) 推荐(0)

小波变换，功率谱频谱区别

摘要：小波系数特征相关文献：基于小波包能量的脑电信号特征提取方法基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究滤波器角度理解： https://blog.csdn.net/zhuguorong11/article/details/70941901 https://blog.csdn.net/fengzh 阅读全文

posted @ 2021-04-23 01:44 rin_riceroll 阅读(1103) 评论(0) 推荐(0)

10-20系统参考

摘要：wiki https://en.wikipedia.org/wiki/10-20_system_%28EEG%29 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/101329490 http://www.360doc.com/content/16/1121/23/36499214_ 阅读全文

posted @ 2021-04-18 10:26 rin_riceroll 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)

线性分类器和非线性分类器

摘要：https://www.zhihu.com/question/56600892 https://www.zhihu.com/question/30633734 线性分类器与非线性分类器的区别？阅读全文

posted @ 2021-04-12 11:02 rin_riceroll

小波变换提取脑电特征

摘要：1.ppt https://wenku.baidu.com/view/564ee64a27fff705cc1755270722192e44365856.html 2.文献：小波变换的自发脑电信号特征提取 3.matlab wavedec 阅读全文

posted @ 2021-03-14 21:56 rin_riceroll 阅读(665) 评论(0) 推荐(0)

【摘】希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang)相关

摘要：希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang)原理、HHT求时频谱、边际谱 https://blog.csdn.net/weixin_41406486/article/details/104775769 Hilbert-Huang Transform: matlab 希尔伯特-黄变换: matlab实阅读全文

posted @ 2021-03-05 22:19 rin_riceroll 阅读(572) 评论(0) 推荐(0)

【摘】小波变换相关，HHS，样本熵

摘要：db4小波中的4应该是小波的分解阶数。【2】小波变换：小波变换（wavelettransform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特阅读全文

posted @ 2021-03-05 22:15 rin_riceroll 阅读(563) 评论(0) 推荐(0)

AE和聚类可能存在的缺点摘

摘要：自编码器的缺点自编码器的学习目标：最小化重构错误（reconstruction errors） https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/84968890 以一个手写数字的图片编码-解码为例。当我们对解码器输入一个训练集中从未出现的编码的阅读全文

posted @ 2021-02-23 22:10 rin_riceroll 阅读(1492) 评论(0) 推荐(0)

【转】MATLAB实现自编码器（二）——（稀疏）自编码器的实现

摘要：MATLAB实现自编码器（二）——（稀疏）自编码器的实现 https://blog.csdn.net/qq_36108664/article/details/107790711 阅读全文

posted @ 2021-02-10 21:45 rin_riceroll 阅读(693) 评论(0) 推荐(0)

21.2.9 group lasso&线性非线性关系

摘要：group lasso定义 https://blog.csdn.net/hestendelin/article/details/101546489 怎样区分线性和非线性_线性与非线性的区别（线性分析、线性模型） 1.http://www.elecfans.com/d/654034.html 怎样区分阅读全文

posted @ 2021-02-09 18:04 rin_riceroll

【转】神经网络的输入为什么要0均值化

摘要：https://www.jianshu.com/p/89956fbb7098 阅读全文

posted @ 2021-01-28 14:32 rin_riceroll 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)

【转】GPU中的并行运算，加速你的Matlab程序

摘要：GPU中的并行运算，加速你的Matlab程序 https://www.sohu.com/a/293479805_695278 阅读全文

posted @ 2021-01-22 10:36 rin_riceroll 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)

RF和SVM优缺整理

摘要：http://sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1000940 在实际运用中，我个人认为随机森林比支持向量机更加实用。主要有以下几个原因：随机森林更适用于多元分类。如果用支持向量机处理多元分类的问题，则需要one vs rest的框架。而这种框架通常要消阅读全文

posted @ 2020-12-29 19:35 rin_riceroll 阅读(912) 评论(0) 推荐(0)

【转】整理Deep Learning 调参 tricks

摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/Gw8K0GggRcahwLf3tu4LrA 01 寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光阅读全文

posted @ 2020-12-27 20:27 rin_riceroll 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)

【转】Matlab求方差，均值，均方差，协方差

摘要：https://www.cnblogs.com/linkr/articles/2297783.html 1、均值数学定义： Matlab函数：mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵，则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值，mean(X,2)为行阅读全文

posted @ 2020-12-24 15:08 rin_riceroll

matlab figure相关与元胞数组初理解

摘要：1.matlab画图（plot）颜色和线条 https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/79100163?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachine 阅读全文

posted @ 2020-12-17 23:27 rin_riceroll 阅读(231) 评论(0) 推荐(0)

整理分类评价指标【TPR、TNR、pre、F1、混淆矩阵】

摘要：特异度（specificity）与灵敏度（sensitivity） https://www.jianshu.com/p/7919ef304b19 查全率（Recall），查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC的阅读全文

posted @ 2020-12-14 17:28 rin_riceroll 阅读(3292) 评论(0) 推荐(0)

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