Subconjunto4segMI.m --> ReemplazarNaNFiltroMediana.m --> CAR.m o FiltroLaplaciano.m --> FiltroPasaBanda.m --> AcomodarDatos.m
Obtener el segmento de 4 segundos de imaginación motora en EEG (del 2 al 6)
- Input: (AxxX.gdf)
- Output: (MotorImageryAxxX.mat) donde estan los 4seg de MI-EEG, 288 muestras de 22 canales 4seg a 250Hz
- Input Shape: todox25
- Output Shape: 288000x22
Se necesita ejecutar biosig_installer.m
Reemplazar NaN por los valores obtenidos con el filtro mediana de orden 255
- Input: (MotorImageryAxxX.mat)
- Output: (LimpiosAxxX.mat)
- Input Shape: 288000x22
- Output Shape: 288000x22
Referencia CAR (common average reference)
- Input: (LimpiosAxxX.mat)
- Output: (CarAxxX.mat)
- Input shape: 288000x22
- Output shape: 288000x22
Referenciar con filtro espacial laplaciano para los canales C3 y C4
- Input: (LimpiosAxxX.mat)
- Output: (LaplaceAxxX.mat)
- Input shape: 288000x22
- Output shape: 288000x2
Filtro pasa banda de 8Hz-30Hz
- Input: (CarAxxX.mat)
- Output: (FiltradasAxxX.mat)
- Input shape: 288000x22
- Output shape: 288000x22
Acomodar los datos para que queden concatenados los canales [n_muestras, n_canales]
- Input: (FiltradasxxX.mat)
- Output: (MI-EEG-AxxX.csv) es para el entrenamiento de los modelos
- Output: (MI-EEG-AxxX.mat) es para DWT y para la clasificacion binaria
- Input shape: 288000x22
- Output shape: 288x22000
Las filas son el numero de muestras (288) y las columnas son los 4 seg de los 22 canales concatenados (22000)
Acomodar los datos para que queden concatenados los canales [n_muestras, n_canales]
- Input: (FiltraLaplaceAxxX.mat)
- Output: (MI-EEG-Laplace-AxxX.csv) es para el entrenamiento de los modelos
- Output: (MI-EEG-Laplace-AxxX.mat) es para DWT y para la clasificacion binaria
- Input shape: 288000x2
- Output shape: 288x2000
Las filas son el numero de muestras (288) y las columnas son los 4 seg de los 2 canales concatenados (2000)
Acomodar los datos para que queden concatenados los canales [n_muestras, n_canales], solo se utilizaron las clases mano izquierda y mano derecha
- Input: (MI-EEG-AxxX.mat), (AxxX.mat)
- Output: (MI-EEG-ID-AxxX.csv) es para el entrenamiento de los modelos, (Etiquetas-ID-AxxX.csv)
- Input shape: 288x22000
- Output shape: 144x22000
Las filas son el numero de muestras (144) y las columnas son los 4 seg de los 22 canales concatenados (22000)
RWE con DWT de dos niveles de descompisicion usando DWT-db4
- Input: (MI-EEG-AxxX.mat)
- Output: (MI-EEG-RWE-A01E.csv)
- Input shape: 288x22000
- Output shape: 288x66
Alfa de C3 y C4 con DWT-db4 de dos niveles de descomposición
- Input: (MI-EEG-AxxX.mat)
- Output: (MI-EEG-Alfa-AxxX.csv)
- Input shape: 288x22000
- Output shape: 288x510
Obtener los coeficientes de aproximacion y de detalle con DWT-db4 con 2 niveles de descomposicion
- Input: (MI-EEG-AxxX.mat)
- Output: (MI-EEG-DWT-Coef-AxxX.csv)
- Input shape: 288x22000
- Output shape: 288x22286
- ContarNaN.m
- Filtro32Hz.m
- PruebasFFT.m
- ReemplazarNaNPruebas.m
- Ventaneo.m