هما کاشفی

به منظور کار با پکیج MNE پایتون، شناخت و یادگیری چند مورد از کتابخانه‌های پایتون ضروری است. این کتابخانه در خواندن دیتاست‌هایی مثل EEG، ذخیره سازی و جداسازی و تقسیم دیتاست به بخش‌های آموزش و آزمایش و همچنین استفاده از…

با استفاده از پکیج MNE پایتون می‌توانیم سیگنال پیوسته را نشانه‌گذاری یا به اصطلاح حاشیه‌نویسی کنیم و همچنین از این حاشیه‌نویسی‌ها در مراحل بعدی پردازش استفاده کنیم. در این مقاله، روند انجام آن را توضیح می‌دهیم.

شبکه‌های GAN حوزه‌ای مهیج و به سرعت در حال تغییر هستند که نوید مدل‌های مولد با قابلیت بالا را می‌دهند. برای مثال می‌توانند نمونه‌های واقعی در طیف وسیعی از مسائل تولید کنند، مانند تبدیل تصاویر تابستان به زمستان، تبدیل تصاویر…

فرمت داده‌ی General Data Format (GDF) برای سیگنال‌های پزشکی یک فرمت فایل داده‌ی پزشکی و علمی است. هدف GDF ترکیب و ادغام بهترین ویژگی‌های همه‌ی فرمت‌های فایل بیوسیگنال در یک فرمت فایل واحد است. در این مقاله بررسی می‌کنیم که…

در این مقاله توضیح می‌دهیم که چطور می‌توان با استفاده از پکیج MNE پایتون، موقعیت مکانی حسگرها را خواند و رسم کرد و پکیچ MNE چطور موقعیت مکانی حسگرها را تشخیص می‌دهد.

با پیچیده‌تر شدن مدل‌های یادگیری عمیق، نیاز به روش‌های موثر پردازش میزان زیادی داده، اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. یکی از این روش‎ها، مکانیزیم توجه است که به مدل امکانی می‌دهد تا در هنگام پیش بینی بر مرتبط‌ترین اطلاعات، تمرکز…

در این مقاله یاد می‌گیریم که با استفاده از پکیج MNE پایتون چطور بازنمایی‌های حوزه فرکانس داده‌ی خود را تجسم سازی کنیم و برای این منظور کلاس‌های Spectrum و EpochsSpectrum را معرفی می‌کنیم.

ترنسفورمرها نوعی از معماری شبکه عصبی هستند که محبوبیت زیادی پیدا کرده‌اند. ترنسفورما اخیراً توسط OpenAI در مدل‌های زبانی مورد استفاده قرار گرفته‌اند همچنین اخیراً توسط DeepMind برای AlphaStar استفاده شده‌اند. ترنسفورمرها برای حل مسائل انتقال توالی (Sequence Transduction) یا…

در این مقاله به تحلیل سیگنال‌های EEG/MEG با استفاده از پکیج MNE-Python می‌پردازیم. اینکه چطور دیتاست را بخوانیم، ترایال‌ها را جدا کنیم و یا آنها را رسم کنیم. در این مقاله مهم‌ترین ساختار داده‌های پکیج MNE-Python معرفی می‌شوند: Raw, Epochs.

هوش مصنوعی، طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها و تکنیک‌ها را در برمی‌گیرد که سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا مسائلی مانند فشرده سازی داده‌ها که در بینایی ماشین، شبکه‌های کامپیوتری، معماری کامپیوتر و بسیاری از زمینه های دیگر وجود دارند را…

پکیج MNE پایتون، جامع‌ترین پکیج برای خواندن، تحلیل و پردازش و تجسم سازی داده‌های فیزیولوژیکی انسان مانند سیگنال‌های EEG, MEG و ... است. بسیاری از دیتاست‌های مربوط یا الگوریتم‌های موردنیاز برای پردازش داده‌ها در این پکیج از قبل توسعه داده…

اگر تابحال مقالات مربوط به حوزه ی BCI را مطالعه کرده باشید احتمالاً متوجه شده‌اید که اگر داده‌ها در محیط پایتون پردازش شده باشند به احتمال زیاد از پکیج MNE برای این منظور استفاده شده است. برای پیش پردازش، جداکردن…