Closed logicvanlyf closed 2 months ago
您好,在DEAP数据集中,每个trial的长度应为60s,一共有40个trial。但是在原始bdf文件中,每个人只有1个bdf文件。我想问这是如何进行切分的?
DEAP数据集直接使用每个trial的所有长度,即为60s; DEAP数据集同样提供了经过预处理的数据,即data_preprocessed_matlab或data_preprocessed_python,其中每个文件的数据维度为40x40x8064(trial x channel x timepoints),你可以根据需求选取前32个脑电通道,并移除前3s数据,最终得到40x32x7680的数据,然后再借助MNE库来进行PSD特征提取和时间窗口划分
所以,作者你的意思是,对于deap数据集,您使用的是data_preprocessed_python这个文件夹下的数据文件做处理的,而没用原始original bdf文件,是这样吗?
---- 回复的原邮件 ---- | 发件人 | @.> | | 日期 | 2024年05月29日 10:43 | | 收件人 | @.> | | 抄送至 | @.>@.> | | 主题 | Re: [xbrainnet/CAFNet] 关于DEAP中EEG数据的细节问题 (Issue #12) |
DEAP数据集直接使用每个trial的所有长度,即为60s; DEAP数据集同样提供了经过预处理的数据,即data_preprocessed_matlab或data_preprocessed_python,其中每个文件的数据维度为40x40x8064(trial x channel x timepoints),你可以根据需求选取前32个脑电通道,并移除前3s数据,最终得到40x32x7680的数据,然后再借助MNE库来进行PSD特征提取和时间窗口划分
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所以,作者你的意思是,对于deap数据集,您使用的是data_preprocessed_python这个文件夹下的数据文件做处理的,而没用原始original bdf文件,是这样吗? … ---- 回复的原邮件 ---- | 发件人 | @.> | | 日期 | 2024年05月29日 10:43 | | 收件人 | @.> | | 抄送至 | @.>@.> | | 主题 | Re: [xbrainnet/CAFNet] 关于DEAP中EEG数据的细节问题 (Issue #12) | DEAP数据集直接使用每个trial的所有长度,即为60s; DEAP数据集同样提供了经过预处理的数据,即data_preprocessed_matlab或data_preprocessed_python,其中每个文件的数据维度为40x40x8064(trial x channel x timepoints),你可以根据需求选取前32个脑电通道,并移除前3s数据,最终得到40x32x7680的数据,然后再借助MNE库来进行PSD特征提取和时间窗口划分 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>
是的,对于deap数据集,由于原始的bdf数据没有经过切分,因此需要使用处理后的data_preprocessed_python进行进一步预处理
您好,我想问一下,DEAP数据集中的EEG数据是使用bdf文件中所有时间长度,还是和MAHNOB一样,选取最后30s的EEG数据,还是有另外的处理选择的方式?