Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe/Projekty: Różnice pomiędzy wersjami
(Utworzono nową stronę " =Projekt: Klasyfikacja danych p300= Poniżej zamieszczone dane zawierają zapisy EEG z trzykrotnej kalibracji interfejsu mózg-komputer opartej opotencjał P300: Plik...") |
|||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
=Projekt: Klasyfikacja danych p300= | =Projekt: Klasyfikacja danych p300= | ||
| − | Poniżej zamieszczone dane zawierają zapisy EEG z trzykrotnej kalibracji interfejsu mózg-komputer opartej opotencjał P300: | + | Poniżej zamieszczone dane zawierają zapisy EEG z trzykrotnej kalibracji interfejsu mózg-komputer opartej opotencjał P300 wykonanej zgodnie z opisem przedstawionym na [[Laboratorium_EEG/CSP#Eksperyment | Laboratorium EEG]]: |
[[Plik:Dane_kalibracja_p300.tar.gz]] | [[Plik:Dane_kalibracja_p300.tar.gz]] | ||
| − | + | Zawartość archiwum to: | |
| + | * Trzy zestawy danych zawierające macierze X (przykłady x cechy), Y - opisująca kategorię przykładów (1- target, 0 - non-target). | ||
| + | ** p300_DS1.mat | ||
| + | ** p300_DS2.mat | ||
| + | ** p300_DS3.mat | ||
| + | * Funkcja przygotowująca zestawy danych | ||
| + | ** csp.m | ||
| + | * Surowe dane: | ||
| + | ** test1__calibration_p300.obci.raw | ||
| + | ** test1__calibration_p300.obci.tag | ||
| + | ** test1__calibration_p300.obci.xml | ||
| + | ** test2__calibration_p300.obci.raw | ||
| + | ** test2__calibration_p300.obci.tag | ||
| + | ** test2__calibration_p300.obci.xml | ||
| + | ** test3__calibration_p300.obci.raw | ||
| + | ** test3__calibration_p300.obci.tag | ||
| + | ** test3__calibration_p300.obci.xml | ||
| + | |||
| + | Sygnały zostały "zmontowane" za pomocą [[Laboratorium_EEG/CSP#Common_Spatial_Pattern| filtra przestrzennego CSP]]. Cechami wyliczonymi dla każdego przykładu są wariancje sygnałów w odcinku 150 do 550 ms po bodźcu dla kadego ze [[Laboratorium_EEG/CSP#.C5.9Alepa_separacja_.C5.BAr.C3.B3de.C5.82 | źródeł estymowanych przez CSP]]. Zadaniem projektowym jest zaprojektowanie klasyfikatora, który wyuczony na danych ze zbioru p300_DS1.mat miałby możliwie najlepszą klasyfikację na dwóch pozostałych zbiorach i przedstawienie wyników porównawczych dla różnych klasyfikatorów z wykorzystaniem technik opisanych tu:[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład_Ocena_jakości_klasyfikacji]]. | ||
Wersja z 14:08, 23 maj 2016
Projekt: Klasyfikacja danych p300
Poniżej zamieszczone dane zawierają zapisy EEG z trzykrotnej kalibracji interfejsu mózg-komputer opartej opotencjał P300 wykonanej zgodnie z opisem przedstawionym na Laboratorium EEG: Plik:Dane kalibracja p300.tar.gz
Zawartość archiwum to:
- Trzy zestawy danych zawierające macierze X (przykłady x cechy), Y - opisująca kategorię przykładów (1- target, 0 - non-target).
- p300_DS1.mat
- p300_DS2.mat
- p300_DS3.mat
- Funkcja przygotowująca zestawy danych
- csp.m
- Surowe dane:
- test1__calibration_p300.obci.raw
- test1__calibration_p300.obci.tag
- test1__calibration_p300.obci.xml
- test2__calibration_p300.obci.raw
- test2__calibration_p300.obci.tag
- test2__calibration_p300.obci.xml
- test3__calibration_p300.obci.raw
- test3__calibration_p300.obci.tag
- test3__calibration_p300.obci.xml
Sygnały zostały "zmontowane" za pomocą filtra przestrzennego CSP. Cechami wyliczonymi dla każdego przykładu są wariancje sygnałów w odcinku 150 do 550 ms po bodźcu dla kadego ze źródeł estymowanych przez CSP. Zadaniem projektowym jest zaprojektowanie klasyfikatora, który wyuczony na danych ze zbioru p300_DS1.mat miałby możliwie najlepszą klasyfikację na dwóch pozostałych zbiorach i przedstawienie wyników porównawczych dla różnych klasyfikatorów z wykorzystaniem technik opisanych tu:Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład_Ocena_jakości_klasyfikacji.
