Procesamiento de bioseñales
Contenido
Introducción a las Interfaces Cerebro-Computadora (BCI) [Parte 1, Parte 2]
Práctica 2 - Modalidad: equipos de 3. Entrega martes 12 de febrero 2019.
Tener cuidado con los datos del sujeto O3VR. Usen las etiquetas de resultados, y atendiendo a la recomendación que ahí se hace. De ahí que ese conjunto de 320 trials sea el corpus a trabajar para la validación cruzada.
Lectura de apoyo sobre Clasificación para la práctica 2 (ver sec. 1.2.3. y cap. 2).
ANFIS para clasificación
Cree un sistema de inferencia difuso usando la función genfis
FIS = genfis1(trainingMatrix, numFuncionesMembresía, tipoFuncionesdeMembresíaEntrada, tipoFuncionMembresíaSalida);
FIS=genfis1(conjuntoEntrenamiento,3,'gaussmf','constant');
Entrene dicho FIS usando el modelo ANFIS
fis_salida= anfis(trainingMatrix, FISdeEntrada,numeroIteraciones);
fis_salida = anfis(conjuntoEntrenamiento,FIS,50);
Evalue las salidas del FIS usando el conjunto de prueba sin usar las etiquetas de clase.
salida_ANFIS=evalfis(conjuntoPrueba(:,1:end-1),salida_FIS); %no incluya la etiqueta de clase
Aplique una estrategia de corrección de las salidas del ANFIS asignándolas a la clase más cercana.
Compare las salidas de ANFIS con respecto a las etiquetas reales, y calcule el porcentaje de acierto.
IMPORTANTE: No olvide enmarcar todo este proceso dentro del esquema de validación cruzada.
Práctica 3 - Modalidad: equipos de 3. Entrega jueves 21 de febrero de 2019.
Si no terminó lo del CAR, anexarlo a la práctica.
Empiece a guardar la información hasta que todos los sensores estén en verde y las señales se vean limpias de ruido (diapositiva 17).
Siga el manual de usuario para la colocación de los electrodos, y para la limpieza del EPOC seguir el siguiente tutorial. Cuide los sensores, y NUNCA cargue el EPOC cuando esté en la posición del símbolo de USB.
Para importar los archivos del EPOC, los puede convertir en CSV (usando el TestBench de EPOC) o un lector de archivos EDF en la community de MATLAB.
Para la aplicación de ICA se puede apoyar del toolbox EEGLAB para MATLAB.
Si su compu sufre con MATLAB puede probar con Visual Code y bajar los plug-ins para MATLAB.
Code Runner es una buena opción
Una vez instalado ir a File->preferences->settings->Run Code Configuration y editar el archivo settings.json para agregar las siguientes lineas (deben quedar adentro de llaves { }).
"code-runner.executorMapByGlob":{
"*.m": "matlab.exe -nosplash -nodesktop -r $fileNameWithoutExt"
},
"code-runner.executorMap": {
"matlab": "matlab.exe -nosplash -nodesktop -r $fileNameWithoutExt"
}
Una vez instalado use el comando CTRL + ALT+ N
Enlaces de Interés
Bump-based sonification of unspoken words (made by Erick González-Castañeda) https://www.youtube.com/watch?v=6FQRSjMyBE8
EEGLAB. https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php