MATLAB用拟合出的代码绘图睡眠时分析大脑的连通性 梅兰妮·伯恩哈特（MélanieBernhardt） 学期项目-数据科学课程研究 主管：J. Buhmann，顾问：D. Miladinovic 苏黎世联邦理工学院-机器学习学院 在这个学期的项目中，我们将展示如何在二元睡眠阶段分类的背景下，将图神经模型应用于从MEG记录中导出的多频大脑连接性数据。 该存储库包含与此项目关联的代码。 它包含以下所有必要的文件： 从原始Matlab文件构建numpy特征矩阵 构建并训练报告中介绍的图分类神经网络。 运行报告中描述的实验。 本自述文件详细介绍了此存储库文件的内容及其所包含的功能。 每个函数及其参数也都精确地记录在代码中。 从原始Matlab文件构建特征矩阵 使用文件build_features.py计算并保存实验所需的特征矩阵。 它包含以下功能： prepare_X将原始MatLab文件加载并合并为一个单个的numpy数组，形状为[nobs，4095，50]。 它以主题列表作为输入参数，仅在需要时才加载主题子集的数据。 transform_X_std执行标准频带聚合预处理步骤。 它采用一

某些软件或病毒喜欢在桌面或此电脑创建特殊的图标，右击它们没有删除选项，用这个工具可以找出图标对应的注册表删掉。

保护眼睛比去买眼药水或者看医院的眼科要更明智

光谱匹配Matlab代码需要从附加资源管理器安装的功能编程构造。 几个非免费工具箱（信号处理，统计和计量经济学）也需要在MATLAB 2017a上进行代码测试-旧版本可能无法正常工作 命令示例：fileSelection = 0; timeSelection = 2; onlyPreOT = 0; saveFig\n='\u5426'; scriptToRun\n='hyperscanningControl.m'; 掌握（）; 第二个示例：reset（）; fileSelection = 4; timeSelection = 1; onlyPreOT = 0; scriptToRun\n='forecasting.m'; 掌握（）; 在两个猴脑之间选择类似的神经元亚群 提供了一种灵活的方法来构建亚种群，以便可以以苹果对苹果的方式比较从两个不同的大脑收集的数据。 由于此匹配是主观的，因此代码使用以函数为参数的高阶函数。 例如，它需要一行代码才能从使用对称的Kullback-Leibler发散切换为尖峰计数的简单差分。 探索的一种方法是为两个大脑中的每个神经元构建峰间间隔的直方图，应用核平滑器，然后计算大

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为什么“朴素” 原因 因为它假定所有的特征在数据集中的作用是同样重要和独立的，正如我们所知，这个假设在现实世界中是很不真实的，因此，说是很“朴素的”。

在eeglab预处理脑电信号中，需要定位电极，改文件包含电极定位文件，电极定位为预处理必须操作。

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