使用BCI设备采集EEG信号，预处理去除噪声和伪迹，采取EMD、ICA提取特征，特征值选定为模糊熵和样本熵，分类器选择3分类器集成框架或ABC-PSO算法，疲劳分类结果无线传输至Android端APP，用户可自行选择抗疲劳措施，实现行车安全。
最近更新: 3年前尝试多种不同的深度神经网络结构(如LSTM,RESNET,DFCNN等)对单通道EEG进行自动化睡眠阶段分期.我们相信这些代码同时可以用于其他生理信号(如ECG,EMG等)的分类.希望这将有助于您的研究.
最近更新: 3年多前A set of functions for supervised feature learning/classification of mental states from EEG based on "EEG images" idea.
最近更新: 3年多前Supplementary material for systematic literature review on deep learning and EEG.
最近更新: 接近4年前This project was a joint effort with the neurology labs at UNL and UCD Anschutz to use deep learning to classify EEG data.
最近更新: 接近5年前
