✅حاشیه‌نویسی سیگنال پیوسته با استفاده از پکیج MNE پایتون

#MNE_PYTHON
👩‍💻هما کاشفی امیری
🗓12 بهمن 1402

✍️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.

⭕️ جزئیات بیشتر👇
https://onlinebme.com/raw-signal-annotation-using-mne-oython/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

آخرین فرصت برای ثبت نام دوره ی پردازش سیگنال مغزی در پایتون

✅شروع کلاس از پنج شنبه ۱۹ بهمن

✅ دوره پایتورچ
🔷  فصل هفتم:
پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در پایتورچ
🔘 پروژه عملی: سری هفتم
◼️autograd    
◼️torch.optim
◼️torch.nn
◼️torch.nn.Module
◼️torch.nn.functional

@Onlinebme

✅ کتابخانه‌های ضروری مکمل کار با پکیج MNE پایتون

👩‍💻هما کاشفی امیری
🗓۲۶ بهمن ۱۴۰۲

✍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 تکنیک‌های آموزش مدل مانند k-fold cross validation و … ضروری هستند. این کتابخانه‌ها عبارتند از: numpy، pandas و matplotlib و scikit-learn. در این مقاله به بررسی این کتابخانه‌های مهم پایتون و نقش آنها در کار با پکیج mne می پردازیم.

⭕️ جزئیات بیشتر👇

https://onlinebme.com/necessary-python-libraries-for-working-with-mne/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme

سلام
دوره پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با پایتورچ تموم شد
پکیج دوره هفته آینده بعد از ادیت نهایی در وبسایت قرار میگیره
@Onlinebme

✅ دوره MNE
🔷  فصل اول:
خواندن دیتاست فرمت .mat
🔘 پروژه عملی: سری اول
◼️mne.create_info   
◼️mne.EpochsArray


@Onlinebme

✅ دوره پایتورچ
🔷  فصل هفتم: شبکه عصبی کانولوشنال

🔘 پروژه عملی: سری هشتم
◼️CNN
◼️Convolutional Layers
◼️Pooling Layers
◼️Image Processing
◼️Signal Processing
◼️Classification
◼️Regression

@Onlinebme