Ti隠n x穎 lý

Một phần của tài liệu Đánh giá khả năng phân loại của giao diện não máy tính sử dụng linear discriminat analysis và mạng neuron tính chập với các bộ lọc không gian (Trang 44 - 46)

Hình 3.7U¬"8げ"mjぐk"o»"vV"swƒ"vt·pj"vkzp"zぬ"n#"*ƒr"fつpi"ejq"3"ec"8q"Ỵ3"8ぐk"v⇔ぢpi+

A¤{"n "d逢噂e"8亥u tiên trong kh嘘i x穎 lý tín hi羽u (hình 2.2). Quá trình ti隠n x穎 lý (hình 3.7) b逸v"8亥u b茨ng vi羽c trích xu医t 15 hkngu"8q"vjw"8逢嬰c c栄c"8嘘k"v逢嬰pị"8逢嬰c s逸p x院p vào m瓜v"vj逢"o映c ghi rõ ngày/tháng làm thí nghi羽m. Trong 15 files này cĩ ch泳a 3 lo衣i d英 li羽u, m厩i lo衣i d英 li羽u cĩ 5 hkngu"v逢挨pi"泳ng v噂i 5 rjk‒p"8q0"Dc"nq衣i d英 li羽u bao g欝m:

‚ D英 li羽w"8k羽n não (file EEG, d衣ng .txt) g欝o"8"m‒pj"8q<"E5."E¦."E6."R5."R¦."R6" U逸r"z院r"37"hkngu"8q"e栄c"3"ec"8q Z穎"n#"f英"nk羽w"8欝pi"vj運k" v瑛pi"rjk‒p"8q ]hkng"GGI"*0vzv+̲ F英"nk羽w"8"m‒pj"8q" ]hkng"gxgpv"*0vzv+̲ Aƒpj"f医w"d逸v"8亥w" rjk‒p"8q ]hkng"vtkiigt" *0eux+̲ Aƒpj"f医w"Ðqp/ugvĐ" x "iƒp"pj«p" I瓜r"f英"nk羽w"7"rjk‒p"8q"v逢荏pi"v逢嬰pi Vt ej"zw医v"v医v"e違"eƒe"vtkcn" Nq衣k"d臼"eƒe"vtkcn"pjk宇w Aƒpj"f医w"pj«p"eƒe"vtkcn VK陰P"Z盈"N""

‚ D英 li羽u s詠 ki羽n (file event, d衣pi"0vzv+"8吋8ƒpj"f医u th運i gian b逸v"8亥w"rjk‒p"8q ‚ D英 li羽w"8欝ng b瓜 (file trigger, d衣pi"0eux+"f́pi"8吋8ƒpj"f医u các m嘘c th運k"8k吋m

Ðqp-ugvĐ"e栄c"eƒe"vtkcn."8欝ng th運k"8ƒpj"f医u nhãn c栄a lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰ng.

Ucw"mjk"8丑c các files, thu壱t tốn s胤 g瓜p 5 files d英 li羽w"8k羽n não (泳ng v噂i 5 phiên 8q"v逢荏ng v逢嬰ng) thành m瓜t dãy tín hi羽u duy nh医v0"Ucw"8„"f詠a vào d英 li羽w"8欝ng b瓜, s胤 ti院n hành trích xu医t t医t c違 các trial t瑛 dãy tín hi羽u trên. C映 th吋."vc"8鵜pj"pij c"3"vtkcn"荏 8¤{"n "3"8q衣n tín hi羽u (bao g欝o"8"m‒pj+"e„"8瓜 f k"34"ik¤{."vtqpi"8„"ik¤{"vj泳 5"t挨k" 8¿pi"xào m嘘e"8ƒpj"f医w"Ðqp-ugvĐ."x噂i m厩i c瓜t m嘘e"Ðqp-ugvĐ"u胤 trích xu医t m瓜t trial. C映 th吋, di宇n gi違k"vtkcn"swc"eƒe"ikck"8q衣n th運k"ikcp"pj逢"ucw<

‚ 0s å 3s: ngh雨pi挨k"*ikck"8q衣n chu育n b鵜 th詠c thi, cịn g丑k"n "Ðrtg-vcumĐ+

‚ 3s å 9s: th詠c hi羽p"v逢荏pi"v逢嬰ng MI (m嘘c 3s g丑i l "Ðqp-ugvĐ."o嘘c 9s g丑i là Ðqhh-ugvĐ+

‚ 9s å 12s: ngh雨pi挨k"*ikck"8q衣n sau khi th詠c thi, cịn g丑k"n "Ðrquv-vcumĐ+ M厩i m磯w"8q"8逢嬰e"sw{"8鵜pj"n "34u"vjc{"x·"38u"x·"8吋 lo衣i b臼 nh英ng hi羽u 泳ng chuy吋n tr衣ng thái t瑛 t壱p trung c栄a m磯w"8q"vt逢噂e"ucpi"vj逢"ik«p"e栄a m磯w"8q"ucw."v逢挨pi" t詠 trong quy trình phân tích c栄a [57]0"Ucw"8„."o瓜t s嘘 trial s胤 b鵜 lo衣i b臼 b荏i nhi宇u 違nh j逢荏ng lên tín hi羽u EEG, bi吋u hi羽n b荏k"dk‒p"8瓜 v映t lên cao b医v"vj逢運ng. V噂i m厩k"8嘘i v逢嬰ng, m厩k"ec"8q"vjw"8逢嬰c t嘘k"8c"72"vtkcn"*泳ng v噂i m厩i lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰pi+="ucw"7"ec"8q." t鰻ng s嘘n逢嬰ng trial t嘘k"8c"8衣v"8逢嬰c là 250 trial (泳ng v噂i m厩i lo衣k"v逢荏pi"v逢嬰ng). Tuy nhiên quá trình ti隠n x穎 lý s胤 làm gi違m b噂t s嘘 n逢嬰ng trial, s嘘 n逢嬰ng c映 th吋 s胤 8逢嬰c th嘘pi"m‒"vtqpi"ej逢挨pi"vk院p theọ Cu嘘i cùng, tồn b瓜 trial cịn l衣i s胤 8逢嬰c gán nhãn lo衣k"j pj"xk"v逢荏pi"v逢嬰pi"v逢挨pi"泳ng.

A嘘i v噂i t壱p d英 li羽u BCI Competition IV 2a: d英 li羽u c栄a m瓜v"8嘘k"v逢嬰ng s胤8逢嬰c ch泳c"vtqpi"vj逢"o映c cùng tên (A01 Ỵ A09). Trong m厩k"vj逢"o映c s胤 cĩ 2 t羽p d英 li羽u .mat c栄a bu鰻k"8q"3"f́pi"8吋 hu医n luy羽n (ví d映: A01T) và bu鰻k"8q"4"f́pi"8吋8ƒpj"ikƒ" (ví d映: A01E). Trong m厩i t羽p s胤 cĩ 9 ph亥p"mjk"8逢c"x q"OCVNCD."x噂i 3 ph亥p"8亥u là d英 li羽w"8逢嬰c ghi cho x穎 lý nhi宇u và 6 ph亥n sau cho d英 li羽w"v逢荏pi"v逢嬰ng v壱p"8瓜ng. Trong m厩i ph亥n s胤 cĩ c医u trúc pj逢"d違pi"5060"A吋 cĩ th吋 th詠c hi羽n ti隠n x穎 lý (x穎 lý nhi宇u và l丑c d違i t亥n):

‚ S穎 d映ng m嘘c th運i gian b逸v"8亥u 1 trial t瑛 bi院p"ÐvtkcnĐ"8吋vƒej"8¿pi"rj亥n d英 li羽u th詠c hi羽p"v逢荏pi"v逢嬰ng (t瑛 giây th泳 3 Ỵ 6) 荏 bi院p"ÐZĐ0

‚ S穎 d映pi"8ƒpj"f医w"pj«p"v逢挨pi"泳ng t瑛ng trial 荏 bi院p"Ð{Đ"x "sw{"8鵜nh nhãn 荏 bi院p"ÐencuuguĐ"8吋 lo衣i b臼 d英 li羽u l噂p 4 (chuy吋p"8瓜pi"n逢叡i).

‚ Ucw"8„"u穎 d映pi"8ƒpj"f医u nhi宇u 荏 bi院p"ÐctvkhcevuĐ"8吋 lo衣i b臼 các trial cĩ nhi宇u *8逢嬰e"8ƒpj"f医u là 1).

D違pi"504 E医wvt¿e"f英"nk羽w"DEK"Eqorgvkvkqp"KX"4c"mjk"8丑e"d茨pi"OCVNCD.

Bi院n Giá tr鵜 ""pij c

X Ak吋m m磯u x s嘘 kênh D英 li羽w"GGI"vjw"8逢嬰c

trials M嘘c th運i gian (ms) Aƒpj"f医u 1 trial b逸v"8亥u, s嘘n逢嬰pi"v逢挨pi"泳ng s嘘 trial

y T瑛3"8院n 4 Aƒpj"f医u nhãn c栄a t瑛pi"vtkcn"v逢挨pi"泳ng m嘘c th運i gian

classes 4 giá tr鵜 chu厩i kí t詠 Tên c栄a các l噂p d英 li羽u

artifacts Giá tr鵜 0 và 1 Aƒpj"f医u các trial nhi宇u theo th泳 t詠, v噂i 0 là d·pj"vj逢運ng và 1 là cĩ nhi宇u

Thơng tin khác

B医t kì T亥n s嘘 l医y m磯u, gi噂i tính, tu鰻i

B瓜 l丑c d違i t亥n (band-pass filter) là b瓜 l丑c ch雨 cho m瓜t vùng t亥n s嘘 nh医v"8鵜pj"8k" qua và ch員n/suy gi違m các vùng t亥n s嘘 khác. M瓜t b瓜 l丑c d違i t亥n n#"v逢荏ng s胤 cho d違i t亥n hồn tồn ph鰯ng (khơng cĩ s詠 suy gi違m) và ch員n hồn tồn các t亥n s嘘 n茨m ngồi vùng c亥n l丑c. Trong th詠c t院 khơng t欝n t衣i b瓜 l丑c d違i t亥n hồn h違o mà s胤 cĩ m瓜t vùng n茨m ngay ngồi vùng t亥n s嘘 c亥n l丑c s胤 b鵜 suy gi違m, khơng ph違i b鵜 ch員n hồn tồn. D<pi"vj»pi"e栄a b瓜 l丑c là kho違ng cách gi英a t亥n s嘘 c逸t trên (fH) và t亥n s嘘 c逸v"f逢噂i (fL).

Một phần của tài liệu Đánh giá khả năng phân loại của giao diện não máy tính sử dụng linear discriminat analysis và mạng neuron tính chập với các bộ lọc không gian (Trang 44 - 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(132 trang)