onlinebme
✅ سرفصل دوره جامع پردازش سیگنال مغزی(eeg) #اولین دوره تخصصی در ایران 1⃣ فصل اول: مقدمه 🔻 مقدمه ای بر پردازش سیگنال EEG از دید شناسایی الگو 🔺 مقدمه ای بر الکتروانسفالوگرافی(eeg) 2⃣ فصل دوم: پردازش سیگنال eeg در حوزه زمان 🔹 معرفی پایگاه داده صرع و نحوه…
در این دوره تمامی مباحث تخصصی و کاربردی پردازش سیگنال eeg از پایه و به صورت مرحله به مرحله آموزش داده شده بر روی سیگنال eeg پیاده سازی شده است.
این دوره کاملا پروژه محور هست و از همان ابتدا وارد بحثهای تخصصی شده و هر مبحثی که آموزش داده میشود، مستقیما روی سیگنال اعمال شده و نتایج به صورت عملی در پروژه ها بررسی می شود.
در این دوره پروژه های زیادی طبق مقالات تخصصی انجام شده که علاقه مندان به این حوزه، با کمک این پروژه ها و کدهای پیاده سازی شده، به راحتی میتوانند #پروژه های_تخصصی خود را جهت انجام #پروژه #پایان_نامه و نوشتن #مقالات تخصصی خود استفاده کنند و یک کار و خوب با کیفیت ارائه دهند.
تمام موارد مورد نیاز در انجام یک پروژه با کیفیت و تخصصی در این دوره طبق مقالات تخصصی آموزش داده شده است و علاقه مندان میتوانند از کدهای پیاده سازی شده در دوره استفاده کرده و پروژه های تخصصی خودشان را انجام دهند.
🔺در این دوره آموزش داده ایم که چطور میتوان از سیگنال eeg در سه حوزه مختلف زمان، فرکانس و ویولت ویژگی استخراج کرد.
🔺هر سه حوزه به طور مفصل بررسی شده و مباحث لازم جهت پردازش سیگنال در سه حوزه آموزش داده شده است. در ادامه ویژگیهای استخراج شده از سیگنال باهم ترکیب کرده ایم و سپس با کمک روشهای انتخاب ویژگی از بین ویژگیهای استخراج شده، بهترین ویژگیها رانتخاب کرد و از آنها برای طبقه بندی سیگنال eeg استفاده کرده ایم. نتایج بدست آمده نشان میدهند که رویکردهای ارائه شده همانند مقالات معتبر و حتی بهتر از آنها هستند.
در ادامه دوره برای اینکه دوستان بتوانند در پروژه های خودشان دقت کار را بیشتر هم بکنند مباحث انتخاب کانالهای و باندهای فرکانسی بهینه را طبق مقالات تخصصی آموزش داده ایم که نتایج طبقه بندی را به طور قابل توجهی افزایش میدهند.
🔹برای اینکه دوستان کار با داده های مختلف آشنا شوند در این دوره از دو پایگاه داده بسیار معروف استفاده شده است.(داده صرع بن آلمان و تصور حرکتی bci competition)
در این دوره از دو پایگاه داده استفاده شده تا دوستان هم کار با داده های مختلف آشنا شوند و همچنین بتوانند از دانش بدست آمده در دوره حوزه های مختلف استفاده کنند. نتایج بدست آمده در هر دو پایگاه داده نشانگر کیفیت و اهمیت روشهای آموزش داده شده است.
✅ تمام محتوای این دوره طبق تجربه چندین ساله ی آموزشی و پروژه ای خودم از طریق مطالعه و پیاده سازی مقالات تخصصی پردازش سیگنال مغزی(eeg) آماده شده است و تمامی مباحث بسیار کاربردی و مهم هستند. این دوره رو برای برای همه گروهایی که میخواهند به صورت تخصصی کارهای تحقیقاتی بر روی سیگنال eeg انجام دهند پیشنهاد می کنم.
این دوره برای همه دانشجویان علاقه مند به پردازش سیگنال از قبیل پزشکی، روان شناسی، علوم اعصاب، به خصوص #مهندسی_پزشکی و #هوش_مصنوعی مناسب است.
🔸این دوره بسیار جامع و کاملتر از دوره حضوری هست و این به این خاطر هست در دوره حضوری به خاطر فرصت محدودی که داشتیم نمیتوانستیم تمامی مباحث را در دوره آموزش دهیم.
در این دوره سعی شده تمامی مباحث مورد نیاز جهت پردازش تخصصی سیگنال eeg آموزش داده شود. و دوره کامل و جامعی برای شما باشد.
امیدوارم این دوره برایتان مفید باشد و بتوانید پروژه های تخصصی خودتان در این زمینه انجام دهید.
امیدوارم از مطالعه این دوره لذت ببرید.
محمد نوری زاده چرلو
⭕️جزئیات بیشتر 👇
🌀https://onlinebme.com/product/eeg-signal-processing/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
این دوره کاملا پروژه محور هست و از همان ابتدا وارد بحثهای تخصصی شده و هر مبحثی که آموزش داده میشود، مستقیما روی سیگنال اعمال شده و نتایج به صورت عملی در پروژه ها بررسی می شود.
در این دوره پروژه های زیادی طبق مقالات تخصصی انجام شده که علاقه مندان به این حوزه، با کمک این پروژه ها و کدهای پیاده سازی شده، به راحتی میتوانند #پروژه های_تخصصی خود را جهت انجام #پروژه #پایان_نامه و نوشتن #مقالات تخصصی خود استفاده کنند و یک کار و خوب با کیفیت ارائه دهند.
تمام موارد مورد نیاز در انجام یک پروژه با کیفیت و تخصصی در این دوره طبق مقالات تخصصی آموزش داده شده است و علاقه مندان میتوانند از کدهای پیاده سازی شده در دوره استفاده کرده و پروژه های تخصصی خودشان را انجام دهند.
🔺در این دوره آموزش داده ایم که چطور میتوان از سیگنال eeg در سه حوزه مختلف زمان، فرکانس و ویولت ویژگی استخراج کرد.
🔺هر سه حوزه به طور مفصل بررسی شده و مباحث لازم جهت پردازش سیگنال در سه حوزه آموزش داده شده است. در ادامه ویژگیهای استخراج شده از سیگنال باهم ترکیب کرده ایم و سپس با کمک روشهای انتخاب ویژگی از بین ویژگیهای استخراج شده، بهترین ویژگیها رانتخاب کرد و از آنها برای طبقه بندی سیگنال eeg استفاده کرده ایم. نتایج بدست آمده نشان میدهند که رویکردهای ارائه شده همانند مقالات معتبر و حتی بهتر از آنها هستند.
در ادامه دوره برای اینکه دوستان بتوانند در پروژه های خودشان دقت کار را بیشتر هم بکنند مباحث انتخاب کانالهای و باندهای فرکانسی بهینه را طبق مقالات تخصصی آموزش داده ایم که نتایج طبقه بندی را به طور قابل توجهی افزایش میدهند.
🔹برای اینکه دوستان کار با داده های مختلف آشنا شوند در این دوره از دو پایگاه داده بسیار معروف استفاده شده است.(داده صرع بن آلمان و تصور حرکتی bci competition)
در این دوره از دو پایگاه داده استفاده شده تا دوستان هم کار با داده های مختلف آشنا شوند و همچنین بتوانند از دانش بدست آمده در دوره حوزه های مختلف استفاده کنند. نتایج بدست آمده در هر دو پایگاه داده نشانگر کیفیت و اهمیت روشهای آموزش داده شده است.
✅ تمام محتوای این دوره طبق تجربه چندین ساله ی آموزشی و پروژه ای خودم از طریق مطالعه و پیاده سازی مقالات تخصصی پردازش سیگنال مغزی(eeg) آماده شده است و تمامی مباحث بسیار کاربردی و مهم هستند. این دوره رو برای برای همه گروهایی که میخواهند به صورت تخصصی کارهای تحقیقاتی بر روی سیگنال eeg انجام دهند پیشنهاد می کنم.
این دوره برای همه دانشجویان علاقه مند به پردازش سیگنال از قبیل پزشکی، روان شناسی، علوم اعصاب، به خصوص #مهندسی_پزشکی و #هوش_مصنوعی مناسب است.
🔸این دوره بسیار جامع و کاملتر از دوره حضوری هست و این به این خاطر هست در دوره حضوری به خاطر فرصت محدودی که داشتیم نمیتوانستیم تمامی مباحث را در دوره آموزش دهیم.
در این دوره سعی شده تمامی مباحث مورد نیاز جهت پردازش تخصصی سیگنال eeg آموزش داده شود. و دوره کامل و جامعی برای شما باشد.
امیدوارم این دوره برایتان مفید باشد و بتوانید پروژه های تخصصی خودتان در این زمینه انجام دهید.
امیدوارم از مطالعه این دوره لذت ببرید.
محمد نوری زاده چرلو
⭕️جزئیات بیشتر 👇
🌀https://onlinebme.com/product/eeg-signal-processing/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
پردازش سیگنال مغزی(EEG) - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
در این دوره تخصصی تمامی مباحث پایه و کاربردی پردازش سیگنال eeg به صورت مرحله به مرحله آموزش داده شده بر روی سیگنال eeg پیاده سازی شده است.این دوره کاملا پروژه محور هست و از همان ابتدا وارد بحثهای تخصصی شده و هر مبحثی که آموزش داده میشود، مستقیما روی سیگنال…
onlinebme
✅ آموزش پیاده‌سازی مقاله فیلترهای مکانی طیفی مشترک(cssp) ✍ فیلترهای مکانی طیفی مشترک (common spetio-spectral patterns) یکی از الگوریتمهای بهبودیافته‌ی csp است. یکی از ایرادات فیلتر مکانی مشترک(csp) این است که هنگام محاسبه فیلترهای مکانی، اطلاعات طیفی را در…
✅ پیاده سازی مقاله فیلترهای مکانی مشترک رگوله شده(Regularized CSP)
✍ یکی از معروفترین روشهای استخراج ویژگی در واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تسک تصور حرکتی، فیلترهای مکانی مشترک(CSP) هست. CSP علارغم کارایی خیلی خوبی که دارد، به نویز بسیار حساس هست و احتمال overfitting بالایی دارد. برای حل این مشکل الگوریتم regularized CSP مطرح شده است. در این دوره الگوریتم RCSP طبق یک مقاله تخصصی به صورت مرحله به مرحله پیاده سازی شده و عملکرد آن در یک پروژه عملی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.
⭕️ جزئیات بیشتر👇👇
https://onlinebme.com/product/regularized-common-spatial-patterns
#پیاده‌سازی_مقاله #پروژه_محور
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
✍ یکی از معروفترین روشهای استخراج ویژگی در واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تسک تصور حرکتی، فیلترهای مکانی مشترک(CSP) هست. CSP علارغم کارایی خیلی خوبی که دارد، به نویز بسیار حساس هست و احتمال overfitting بالایی دارد. برای حل این مشکل الگوریتم regularized CSP مطرح شده است. در این دوره الگوریتم RCSP طبق یک مقاله تخصصی به صورت مرحله به مرحله پیاده سازی شده و عملکرد آن در یک پروژه عملی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.
⭕️ جزئیات بیشتر👇👇
https://onlinebme.com/product/regularized-common-spatial-patterns
#پیاده‌سازی_مقاله #پروژه_محور
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme