Difference between revisions of "Talk:A genetic algorithm for automatic feature extraction from EEG data"
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− | + | * Scrivere la funzione di fitness, che viene calcolata 1 volta per ogni cromosoma su tutto l'insieme di addestramento. | |
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Revision as of 14:37, 21 April 2009
Objectives
- Training with letter-counting fitness
- Online classifier
Todo
- Scrivere funzione per folding che non 'rompe' le lettere.
- Fare la funzione di bilanciamento deterministica. Si veda anche bci/common/matlab/balance_training_bci2_2b.m su AirBAT. Per ogni ripetizione, tra le stimolazioni non target viene presa la seconda stimolazione colonna e la penultima stimolazione riga (che non sono necessariamente la seconda colonna e la penultima riga).
- Scrivere la funzione di fitness, che viene calcolata 1 volta per ogni cromosoma su tutto l'insieme di addestramento.
Info
Il metodo di classificazione finale dovrà avere questo prototipo:
double classify( const GenericSignal &epoch );
GenericSignal è la classe dei segnali di BCI2000 che memorizza una matrice bidimensionale; è definita in src/shared/types/GenericSignal.h.
Formato per i dati dovrebbe essere "%.17g" (assicurarsi che il numero di cifre significative sia sufficiente a rappresentare tutti i bit della mantissa)
Tesisti precedenti: Luigi Dallavalle, Flavio Mutti