分類プロセスに使用するラベルを複製する必要があるのはなぜですか?

I'm using the BCI Competition dataset IV 2a. I'm working on Left & right hand movement. I extracted data of channels (Fz,Cz,Pz). I filtered data [8-30], then normalized it. I calculated the common spatial patterns of the training dataset using the CSP.m of the Biosig toolbox I want to use the "train_sc" to classify my data. My question is why do I need to duplicate the labels of each event? ex: for each right hand event (750 samples) I must have 750 label = 1 for each left hand event (750 samples) I must have 750 label = 2

ラベル= repmat(classlabel '、n、1)'; %nはサンプル数/イベント数 CC = train_sc(特徴、ラベル、 'LDA');

それは、分類がイベントではなくサンプルで行われることを意味しますか? 各サンプルは独立して分類されていますか?

私が得た結果は非常に残念です。私は多くの分類器を試しましたが、私が得た最高の精度は0.5でした 私は何が間違っているのかを知る必要があります。

I've read too much on CSP & classification of the eeg signals, but still I feel that I'm missing many things :( Any help please.

宜しくお願いします、 サハルセリム

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彼らのように聞こえる。どのくらいのイベントがセットに入っていますか?
追加された 著者 Ray Myers,
私はイベントごとに1つのクラス値しか持たないと思います。つまり、(72 + 72)次元の3x750と(72 + 72)クラスのラベルを持つ特徴ベクトルが得られます。それ以外の場合は、次元3および(72 + 72)* 750のクラスラベルを持つ(72 + 72)* 750の特徴ベクトルになりますか?
追加された 著者 Ray Myers,
72(左手)と72(右手)
追加された 著者 JanKanis,
これは理論的に質問に答えるかもしれませんが、ここで答えの本質的な部分を含めると、それが望ましいでしょう。 。
追加された 著者 Todd Booth,
Sahar私は2つのクラスだけでなく、複数のクラス(4以上)の共通空間パターンアルゴリズムを使用する前に、脳の信号解析に取り組んでいた私はこのWebページと非常に良いmatlabのツールボックスでBCIのための多くの有用なリソースがあると思う<< href = "https://sites.google.com/site/fabienlotte/code-and-softwares>" rel = "nofollow noreferrer"> sites.google.com/site/fabienlotte/code-and-softwares> ;
追加された 著者 rahul,

答えはありません

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