脑电情绪识别
脑电情绪识别

Pyeeg模块部分功能介绍

1.pyeeg简单介绍

       PyEEG是一个Python模块（即函数库），用于提取EEG（脑电）特征。正在添加更多功能。它包含构建用于特征提取的数据的函数，例如从给定的时间序列构建嵌入序列。它还能够将功能导出为svmlight格式，以便调用机器学习及深度学习工具。

2.部分函数介绍

1. pyeeg.ap_entropy(X, M, R)

pyeeg.ap_entropy(X, M, R)
计算时间序列X的近似熵（ApEn）

  • 功能： 计算时间序列X的近似熵（ApEn）

  • Parameters：

    • X：时间序列
    • M：重构向量的维数
    • R：有效阈值

  • Return：float

            时间序列的近似熵

2. pyeeg.bin_power(X, Band, Fs)

pyeeg.bin_power(X, Band, Fs)
根据时间序列X的FFT结果计算指定频带的每个频谱箱的频带能量

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