onlinebme
بخشی از جلسه پنجم پکیج تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تصور حرکتی( BCI1) 🔹نحوه عملکرد الگوریتم CSP #EEG #CSP #BCI ✅ به زودی پکیج آموزشی این دوره منتشر خواهد شد😊 @onlinebme
سلام
پکیج آموزشی پردازش سیگنال EEG تصور حرکتی تقریبا آماده شده و #تدوین نهایی ویدیوها انجام میشه تا موقع تماشای ویدیوها ارتباط بهتری بگیرین😊
کلی پروژه تخصصی تو این دوره انجام شده که سر فرصت داده هایی که در این دوره استفاده شده و سرفصل مطالب دوره رو معرفی میکنیم.🙏🌹
#EEG
#BCI
#motor_imagery
#machine_learning
@onlinebme
پکیج آموزشی پردازش سیگنال EEG تصور حرکتی تقریبا آماده شده و #تدوین نهایی ویدیوها انجام میشه تا موقع تماشای ویدیوها ارتباط بهتری بگیرین😊
کلی پروژه تخصصی تو این دوره انجام شده که سر فرصت داده هایی که در این دوره استفاده شده و سرفصل مطالب دوره رو معرفی میکنیم.🙏🌹
#EEG
#BCI
#motor_imagery
#machine_learning
@onlinebme
onlinebme
بخشی از جلسه پنجم پکیج تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تصور حرکتی( BCI1) 🔹نحوه عملکرد الگوریتم CSP #EEG #CSP #BCI ✅ به زودی پکیج آموزشی این دوره منتشر خواهد شد😊 @onlinebme
❌💢 پکیج آموزشی دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی ( motor imagery)💢❌
مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت
✅ اولین دوره تخصصی در ایران که در آن تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg مبتنی بر تسک تصور حرکتی به صورت #مرحله_به_مرحله آموزش داده میشود.
🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پیادهسازی_مقالات
#پروژه_محور
#پردازش_سیگنال
#واسط_مغز_کامپیوتر
#EEG
#BCI
#motor_imagery
#Pattern_recognition
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت
✅ اولین دوره تخصصی در ایران که در آن تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg مبتنی بر تسک تصور حرکتی به صورت #مرحله_به_مرحله آموزش داده میشود.
🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پیادهسازی_مقالات
#پروژه_محور
#پردازش_سیگنال
#واسط_مغز_کامپیوتر
#EEG
#BCI
#motor_imagery
#Pattern_recognition
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
onlinebme
❌💢 پکیج آموزشی دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی ( motor imagery)💢❌ مدرس : محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت ✅ اولین دوره تخصصی در ایران که در آن تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال…
❌💢 پکیج آموزشی دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی ( motor imagery)💢❌
مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت
✍ واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی میکند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنالهای حیاتی اندازهگیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبههای انتزاعی حالت شناختی فرد را پیش بینی میکند. در دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG بطور کامل در مورد سیستم BCI توضیح داده شده است.
🔵 واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تصور حرکتی(motor imagery)، حالتی که شخص تصور میکند را از روی سیگنالهای مغزی( EEG) فرد، تشخیص داده و به دستور تبدیل میکند. هدف فناوری BCI این است که یک #راه_ارتباطی جدید برای افراد معلول (فلج) ایجاد کند به طوری که افراد هیچ وابستگیای به کنترل عضلات نداشته باشند. سیگنال EEG یکی از ورودیهایی هست که BCI از طریق این سیگنال ارتباط بین شخص و محیط بیرونی را فراهم میکند. در BCI مبتنی بر تصور حرکتی از شخص خواسته میشود تا حرکتی را بدون اینکه انجام دهد تصور کند، که در نتیجه آن رخدادهایی مرتبط با تصور در مغز رخ میدهد. هدف #BCI این است که از روی سیگنالهای EEG نوع حرکت تصور شده توسط شخص را تشخیص دهد. تشخیص نوع تصوری که فرد انجام داده از روی سیگنال #EEG که روزلوشن مکانی مناسبی ندارد کار بسیار سختی است و به الگوریتمهای پیشرفته ای نیاز است.
🔹ما در این دوره تخصصی تمام مباحثی که برای پردازش دادههای #EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی هست را آموزش میدهیم و برای اینکه با عملکرد عملی این الگوریتم ها آشنا شوید، چندین #پروژه_عملی طبق چند #مقاله_تخصصی روی داده های واقعی سایت #BCI_competition انجام میدهیم.
🗂از سه مجموع داده EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی در این دوره استفاده شده است. در ابتدا #پروسه_ثبت و اطلاعات مربوط به این دادهها را کامل توضیح میدهیم، باندهای #فرکانسی که مرتبط با تصور حرکتی و #مناطق مغزی مرتبط با تصور حرکتی را توضیح میهیم. سپس شروع به تحلیل دادهها میکنیم. در ادامه انواع فیلترهای #مکانی و #فرکانسی جهت #کاهش_نویز سیگنال و #source_localization را توضیح داده و به صورت #گام_به_گام در متلب پیاده سازی کرده و روی داده اعمال میکنیم، در ادامه روشهای استخراج ویژگی و کلاسبندی داده تصوری حرکتی را توضیح داده و روی داده پیادهسازی میکنیم.
✅ در این دوره تئوری الگوریتم معروف #CSP ، الگوهای مکانی مشترک (Common Special Patterns)
را به زبان ساده توضیح داده و سپس #گام_به_گام در متلب پیادهسازی کرده و بر روی داده اعمال میکنیم.
✅در نهایت معایب و مزایای CSP را بررسی میکنیم و برای حل مشکل این الگورتیم معروف، الگورتیم بهبود یافته شده CSP یعنی
#FBCSP -filter bank CSP
را پیادهسازی میکنیم.
در این دوره برای کلاسبندی دادهها از سه کلاسبند معروف بنام
SVM-support vector machine knn-k nearest neighbors
lda-linear discriminant analysis
استفاده کردهایم.
🔹برای ارزیابی و اعتبارسنجی مدلهای طراحی شده از چهار روش معروف
k-fold cross validation
the hold out method
random subsampling
leave one out
استفاده کرده ایم.
✅ در پایان این دوره، شرکتکننده دیگر هیچ مشکلی در انجام #پروژههای_عملی و پردازش سیگنالهای EEG مبتنی بر تصوری حرکتی و #پیادهسازی_مقالات تخصصی جهت بهبود عملکرد کلاسبندی نخواهد داشت.
🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است که میتوانید برای #پروژه_های_درسی یا #پایان_نامه خود استفاده کنید.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت
✍ واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی میکند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنالهای حیاتی اندازهگیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبههای انتزاعی حالت شناختی فرد را پیش بینی میکند. در دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG بطور کامل در مورد سیستم BCI توضیح داده شده است.
🔵 واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تصور حرکتی(motor imagery)، حالتی که شخص تصور میکند را از روی سیگنالهای مغزی( EEG) فرد، تشخیص داده و به دستور تبدیل میکند. هدف فناوری BCI این است که یک #راه_ارتباطی جدید برای افراد معلول (فلج) ایجاد کند به طوری که افراد هیچ وابستگیای به کنترل عضلات نداشته باشند. سیگنال EEG یکی از ورودیهایی هست که BCI از طریق این سیگنال ارتباط بین شخص و محیط بیرونی را فراهم میکند. در BCI مبتنی بر تصور حرکتی از شخص خواسته میشود تا حرکتی را بدون اینکه انجام دهد تصور کند، که در نتیجه آن رخدادهایی مرتبط با تصور در مغز رخ میدهد. هدف #BCI این است که از روی سیگنالهای EEG نوع حرکت تصور شده توسط شخص را تشخیص دهد. تشخیص نوع تصوری که فرد انجام داده از روی سیگنال #EEG که روزلوشن مکانی مناسبی ندارد کار بسیار سختی است و به الگوریتمهای پیشرفته ای نیاز است.
🔹ما در این دوره تخصصی تمام مباحثی که برای پردازش دادههای #EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی هست را آموزش میدهیم و برای اینکه با عملکرد عملی این الگوریتم ها آشنا شوید، چندین #پروژه_عملی طبق چند #مقاله_تخصصی روی داده های واقعی سایت #BCI_competition انجام میدهیم.
🗂از سه مجموع داده EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی در این دوره استفاده شده است. در ابتدا #پروسه_ثبت و اطلاعات مربوط به این دادهها را کامل توضیح میدهیم، باندهای #فرکانسی که مرتبط با تصور حرکتی و #مناطق مغزی مرتبط با تصور حرکتی را توضیح میهیم. سپس شروع به تحلیل دادهها میکنیم. در ادامه انواع فیلترهای #مکانی و #فرکانسی جهت #کاهش_نویز سیگنال و #source_localization را توضیح داده و به صورت #گام_به_گام در متلب پیاده سازی کرده و روی داده اعمال میکنیم، در ادامه روشهای استخراج ویژگی و کلاسبندی داده تصوری حرکتی را توضیح داده و روی داده پیادهسازی میکنیم.
✅ در این دوره تئوری الگوریتم معروف #CSP ، الگوهای مکانی مشترک (Common Special Patterns)
را به زبان ساده توضیح داده و سپس #گام_به_گام در متلب پیادهسازی کرده و بر روی داده اعمال میکنیم.
✅در نهایت معایب و مزایای CSP را بررسی میکنیم و برای حل مشکل این الگورتیم معروف، الگورتیم بهبود یافته شده CSP یعنی
#FBCSP -filter bank CSP
را پیادهسازی میکنیم.
در این دوره برای کلاسبندی دادهها از سه کلاسبند معروف بنام
SVM-support vector machine knn-k nearest neighbors
lda-linear discriminant analysis
استفاده کردهایم.
🔹برای ارزیابی و اعتبارسنجی مدلهای طراحی شده از چهار روش معروف
k-fold cross validation
the hold out method
random subsampling
leave one out
استفاده کرده ایم.
✅ در پایان این دوره، شرکتکننده دیگر هیچ مشکلی در انجام #پروژههای_عملی و پردازش سیگنالهای EEG مبتنی بر تصوری حرکتی و #پیادهسازی_مقالات تخصصی جهت بهبود عملکرد کلاسبندی نخواهد داشت.
🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است که میتوانید برای #پروژه_های_درسی یا #پایان_نامه خود استفاده کنید.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی میکند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنالهای حیاتی اندازهگیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبههای انتزاعی…
onlinebme
❌💢سرفصل پکیج آموزشی دورهی تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی💢❌ 🔘 واسط مغز و کامپیوتر چیست؟ 🔺انواع واسط مغز و کامپیوتر؟ 🔺کاربردهای واسط مغز کامپیوتر 🔺واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر EEG 🔺سیگنال EEG 🔺ریتمهای سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی 🔺نواحی…
📺 نحوه تبدیل فایل gdf به .mat
#پایگاه_داده : سایت bci competition
🔻 این ویدیو بخشی از جلسه هشتم دوره تخصصی 《پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی》 هست که بنابه درخواست دوستان در سایت به صورت #رایگان قرار گرفت.
در این بخش در ابتدا توضیح میدهیم که چگونه میتوان داده با فرمت gdf را به فرمت .mat در متلب تبدیل کرد. همچنین توضیح میدهیم که چگونه میتوان ترایالهای هر کلاس را جدا کرد و همچنین چطور میتوان سیگنال EEG را فیلتر کرد و رتیمهای میو و بتا مربوط به تسک تصور حرکتی را از سیگنال اصلی خام استخراج کرد.
🌀جهت مشاهده ویدیو به لینک زیر مراجعه کنید👇👇
https://onlinebme.com/how-to-convert-gdf-to-mat/
#gdf2mat
#bci_competition
#motor_imagery
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
#پایگاه_داده : سایت bci competition
🔻 این ویدیو بخشی از جلسه هشتم دوره تخصصی 《پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی》 هست که بنابه درخواست دوستان در سایت به صورت #رایگان قرار گرفت.
در این بخش در ابتدا توضیح میدهیم که چگونه میتوان داده با فرمت gdf را به فرمت .mat در متلب تبدیل کرد. همچنین توضیح میدهیم که چگونه میتوان ترایالهای هر کلاس را جدا کرد و همچنین چطور میتوان سیگنال EEG را فیلتر کرد و رتیمهای میو و بتا مربوط به تسک تصور حرکتی را از سیگنال اصلی خام استخراج کرد.
🌀جهت مشاهده ویدیو به لینک زیر مراجعه کنید👇👇
https://onlinebme.com/how-to-convert-gdf-to-mat/
#gdf2mat
#bci_competition
#motor_imagery
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
نحوه تبدیل .gdf به .mat و نحوه جداکردن ترایالهای سیگنال EEG - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
این ویدیو بخشی از جلسه هشتم دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی هست. در این بخش در ابتدا توضیح میدهیم که چگونه میتوان داده gdf را به .mat تبدیل کرد.
onlinebme
📺 دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی جلسه سوم: تفاوت حوزه زمان و فرکانس و نحوه جدا کردن ریتمهای مرتبط با تسک تصور حرکتی خلاصه: در ابتدای این جلسه تفاوت حوزه زمان و فرکانس رو توضیح میدهیم، سپس تبدیل فوریه را توضیح داده و بعد نحوه طراحی…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی
جلسه پنجم: تئوری و پیاده سازی فیلتر مکانی مشترک (CSP)
خلاصه: در این جلسه در ابتدا تئوری فیلتر مکانی مشترک( csp) آموزش داده شده و سپس به صورت مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی میشود و به صورت شکلی در هر مرحله اثر اعمال این فیلتر توضیح داده میشود. برای اینکه درک مطالب راحتتر باشد، در ابتدای جلسه مفاهیم اولیه از قبیل ماتریس کواریانس و کاهش بعد توضیح داده میشود و همچنین الگوریتم PCA در متلب مرحله به مرحله پیاده سازی میشود تا کاربر با رویکرد کاهش بعد در ابتدای جلسه آشنا شده و با دید بهتری الگوریتم csp را یاد بگیرد.
🧑💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو
🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پردازش_سیگنال
#پیادهسازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG
#Machine_learning
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
جلسه پنجم: تئوری و پیاده سازی فیلتر مکانی مشترک (CSP)
خلاصه: در این جلسه در ابتدا تئوری فیلتر مکانی مشترک( csp) آموزش داده شده و سپس به صورت مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی میشود و به صورت شکلی در هر مرحله اثر اعمال این فیلتر توضیح داده میشود. برای اینکه درک مطالب راحتتر باشد، در ابتدای جلسه مفاهیم اولیه از قبیل ماتریس کواریانس و کاهش بعد توضیح داده میشود و همچنین الگوریتم PCA در متلب مرحله به مرحله پیاده سازی میشود تا کاربر با رویکرد کاهش بعد در ابتدای جلسه آشنا شده و با دید بهتری الگوریتم csp را یاد بگیرد.
🧑💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو
🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پردازش_سیگنال
#پیادهسازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG
#Machine_learning
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی
جلسه ششم: تئوری و پیاده سازی FBCSP
خلاصه: یکی از ایرادات فیلتر مکانیCSP اینه که برای فیلترینگ داده در ابتدا یک باند فرکانسی خاص مشخص میشود و این در حالی هست که در هر فرد این رنج میتونه متغیر باشه. فیلتر مکانی FBCSP یک روش معروفی هست که این ایراد CSP رو برطرف میکنه. در این جلسه الگوریتم FBCSP را طبق یک مقاله تخصصی در متلب #مرحله_به_مرحله پیاده سازی کرده و روی داده های واقعی BCI Competition اعمال میکنیم. در ادامه این الگوریتم یک روش #انتخاب_ویژگی هم پیاده سازی کرده ایم تا از بین ویژگی های بدست آمده، بهترین ویژگی ها انتخاب شوند.
🧑💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو
🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پردازش_سیگنال
#پیادهسازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG #FBCSP
#Machine_learning
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
جلسه ششم: تئوری و پیاده سازی FBCSP
خلاصه: یکی از ایرادات فیلتر مکانیCSP اینه که برای فیلترینگ داده در ابتدا یک باند فرکانسی خاص مشخص میشود و این در حالی هست که در هر فرد این رنج میتونه متغیر باشه. فیلتر مکانی FBCSP یک روش معروفی هست که این ایراد CSP رو برطرف میکنه. در این جلسه الگوریتم FBCSP را طبق یک مقاله تخصصی در متلب #مرحله_به_مرحله پیاده سازی کرده و روی داده های واقعی BCI Competition اعمال میکنیم. در ادامه این الگوریتم یک روش #انتخاب_ویژگی هم پیاده سازی کرده ایم تا از بین ویژگی های بدست آمده، بهترین ویژگی ها انتخاب شوند.
🧑💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو
🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پردازش_سیگنال
#پیادهسازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG #FBCSP
#Machine_learning
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی
جلسه هشتم: انجام پروژه های چندکلاسه تسک تصور حرکتی
خلاصه: الگوریتم csp برای داده های دو کلاسه ارائه شده و اگه بخواهیم برای داده های #چندکلاسه استفاده کنیم لازمه که در این الگوریتم رو برای داده های چندکلاسه با یک تکنیکی #تعمیم دهیم.
در این جلسه در ابتدا نحوه تبدیل داده به فرمت gdf سایت bci competition رو به فرمت .mat توضیح میدهیم سپس الگوریتم csp رو با دو روش ذکر شده در #مقاله مرتبط تعمیم میدهیم و همچنین کلاسبند SVM رو برای داده های چندکلاسه تعمیم میدهیم و یک پروژه عملی با کمک این الگوریتم طبق مقاله تخصصی انجام میدهیم تا با نحوه انجام پروژه های چند کلاسه هم آشنا شوید.
🧑💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو
🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پردازش_سیگنال
#پیادهسازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG #GDF
#Machine_learning
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
جلسه هشتم: انجام پروژه های چندکلاسه تسک تصور حرکتی
خلاصه: الگوریتم csp برای داده های دو کلاسه ارائه شده و اگه بخواهیم برای داده های #چندکلاسه استفاده کنیم لازمه که در این الگوریتم رو برای داده های چندکلاسه با یک تکنیکی #تعمیم دهیم.
در این جلسه در ابتدا نحوه تبدیل داده به فرمت gdf سایت bci competition رو به فرمت .mat توضیح میدهیم سپس الگوریتم csp رو با دو روش ذکر شده در #مقاله مرتبط تعمیم میدهیم و همچنین کلاسبند SVM رو برای داده های چندکلاسه تعمیم میدهیم و یک پروژه عملی با کمک این الگوریتم طبق مقاله تخصصی انجام میدهیم تا با نحوه انجام پروژه های چند کلاسه هم آشنا شوید.
🧑💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو
🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پردازش_سیگنال
#پیادهسازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG #GDF
#Machine_learning
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
onlinebme
ضمن سپاس بی کران از دوست عزیزم میلاد شیری، و استادم، دکتر محمد رضا دلیری، مفتخرم که مقاله مان در مجله SIVP ( Signal, image and video processing ) پذیرفته شد🌹 An enhanced HMAX model in combination with SIFT algorithm for object recognition | SpringerLink…
خوشحالم که اعلام کنم مقاله ما در مجله Computers in Biology and Medicine پذرفته شد.
ممنون از دوست عزیزم خانم هما کاشفی امیری و استاد گرانقدرم دکتر محمد رضا دلیری🙏🌹
Ensemble Regularized Common Spatio-Spectral Pattern (Ensemble RCSSP) Model for Motor Imagery-based EEG Signal Classification - ScienceDirect
https://www.researchgate.net/publication/352336118_Ensemble_Regularized_Common_Spatio-Spectral_Pattern_Ensemble_RCSSP_Model_for_Motor_Imagery-based_EEG_Signal_Classification
#BCI #EEG #Motor_imagery #ensemble_learning #csp #cssp #rcsp
@onlinebme
ممنون از دوست عزیزم خانم هما کاشفی امیری و استاد گرانقدرم دکتر محمد رضا دلیری🙏🌹
Ensemble Regularized Common Spatio-Spectral Pattern (Ensemble RCSSP) Model for Motor Imagery-based EEG Signal Classification - ScienceDirect
https://www.researchgate.net/publication/352336118_Ensemble_Regularized_Common_Spatio-Spectral_Pattern_Ensemble_RCSSP_Model_for_Motor_Imagery-based_EEG_Signal_Classification
#BCI #EEG #Motor_imagery #ensemble_learning #csp #cssp #rcsp
@onlinebme
onlinebme
خوشحالم که اعلام کنم مقاله ما در مجله Computers in Biology and Medicine پذرفته شد. ممنون از دوست عزیزم خانم هما کاشفی امیری و استاد گرانقدرم دکتر محمد رضا دلیری🙏🌹 Ensemble Regularized Common Spatio-Spectral Pattern (Ensemble RCSSP) Model for Motor Imagery…
✅ مطالعه جدید ما در زمینه BCI مبتنی بر SSVEP
Spatio-Spectral CCA (SS-CCA): A Novel Approach for Frequency Recognition in SSVEP-Based BCI
Journal: the Journal of neuroscience methods
ممنون از دوست عزیزم خانم هما کاشفی امیری و استاد گرانقدرم دکتر محمد رضا دلیری🙏🌹
⭕️https://www.researchgate.net/publication/358520926_Spatio-Spectral_CCA_SS-CCA_A_Novel_Approach_for_Frequency_Recognition_in_SSVEP-Based_BCI
#BCI #EEG #SSVEP #SS_CCA #FBSS_CCA
@onlinebme
Spatio-Spectral CCA (SS-CCA): A Novel Approach for Frequency Recognition in SSVEP-Based BCI
Journal: the Journal of neuroscience methods
ممنون از دوست عزیزم خانم هما کاشفی امیری و استاد گرانقدرم دکتر محمد رضا دلیری🙏🌹
⭕️https://www.researchgate.net/publication/358520926_Spatio-Spectral_CCA_SS-CCA_A_Novel_Approach_for_Frequency_Recognition_in_SSVEP-Based_BCI
#BCI #EEG #SSVEP #SS_CCA #FBSS_CCA
@onlinebme
onlinebme
✅ مطالعه جدید ما در زمینه BCI مبتنی بر SSVEP Spatio-Spectral CCA (SS-CCA): A Novel Approach for Frequency Recognition in SSVEP-Based BCI Journal: the Journal of neuroscience methods ممنون از دوست عزیزم خانم هما کاشفی امیری و استاد گرانقدرم دکتر محمد…
✅ مطالعه جدید ما در زمینه BCI مبتنی بر P300
Tittle: A novel multiclass-based framework for P300 detection in BCI matrix speller: temporal EEG patterns of non-target trials vary based on their position to previous target stimuli.
Authors: Mohammad Norizadeh Cherloo; Amir Mohammad Mijani; Liang Zhan; Mohammad Reza Daliri
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence
ممنون از امیرمحمد عزیز و استاد گرانقدرم دکتر محمدرضا دلیری🙏🌹
🌀https://www.researchgate.net/publication/370865092
#BCI #EEG #P300 #temporal_EEG_pattern #multi_classification
@Onlinebme
Tittle: A novel multiclass-based framework for P300 detection in BCI matrix speller: temporal EEG patterns of non-target trials vary based on their position to previous target stimuli.
Authors: Mohammad Norizadeh Cherloo; Amir Mohammad Mijani; Liang Zhan; Mohammad Reza Daliri
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence
ممنون از امیرمحمد عزیز و استاد گرانقدرم دکتر محمدرضا دلیری🙏🌹
🌀https://www.researchgate.net/publication/370865092
#BCI #EEG #P300 #temporal_EEG_pattern #multi_classification
@Onlinebme
ResearchGate
A novel multiclass-based framework for P300 detection in BCI matrix speller Temporal EEG patterns of non-target trials vary based…
Request PDF | A novel multiclass-based framework for P300 detection in BCI matrix speller Temporal EEG patterns of non-target trials vary based on their position to previous target stimuli | Brain–computer interface (BCI) provides a new communication pathway…
onlinebme
✅ شطرنج بازی کردن اولین فرد ایمپلنت شده نورولینک! آقای Noland Arbaugh به خاطر یک حادثه غواصی، از شانه به پایین فلج شده است. 🔺اینجا به لطف تراشه نورولینک میتونه موس رو تنها با افکارش کنترل کنه و شطرنج بازی کنه. 🔻 البته کنترل موس توسط افکار چیز تازه ای در…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
onlinebme
✅ مطالعه جدید ما در زمینه BCI مبتنی بر P300 Tittle: A novel multiclass-based framework for P300 detection in BCI matrix speller: temporal EEG patterns of non-target trials vary based on their position to previous target stimuli. Authors: Mohammad Norizadeh…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM