Projekt: Klasyfikacja danych p300

Projekt: Klasyfikacja danych p300
Poniżej zamieszczone dane zawierają zapisy EEG z trzykrotnej kalibracji interfejsu mózg-komputer
opartej opotencjał P300 wykonanej zgodnie z opisem przedstawionym na Laboratorium EEG:
Plik:Dane kalibracja p300.tar.gz
Zawartość archiwum to:
Trzy zestawy danych zawierające macierze X (przykłady x cechy), Y - opisująca kategorię
przykładów (1- target, 0 - non-target).
p300_DS1.mat
p300_DS2.mat
p300_DS3.mat
Funkcja przygotowująca zestawy danych
csp.m
Surowe dane:
test1__calibration_p300.obci.raw
test1__calibration_p300.obci.tag
test1__calibration_p300.obci.xml
test2__calibration_p300.obci.raw
test2__calibration_p300.obci.tag
test2__calibration_p300.obci.xml
test3__calibration_p300.obci.raw
test3__calibration_p300.obci.tag
test3__calibration_p300.obci.xml
Sygnały zostały "zmontowane" za pomocą filtra przestrzennego CSP. Cechami wyliczonymi dla
każdego przykładu są wariancje uśrednionych po 8 realizacjach sygnałów w odcinku 150 do 550 ms
po bodźcu dla kadego ze źródeł estymowanych przez CSP. Zadaniem projektowym jest
zaprojektowanie klasyfikatora, który wyuczony na danych ze zbioru p300_DS1.mat miałby możliwie
najlepszą klasyfikację na dwóch pozostałych zbiorach i przedstawienie wyników porównawczych dla
różnych klasyfikatorów z wykorzystaniem technik opisanych
tu:Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład_Ocena_jakości_klasyfikacji.