Как построить спектограмму из двух массивов ЭЭГ - PullRequest
0 голосов
/ 10 марта 2020

У меня есть набор данных, который состоит из спектрограмм для двух разных сигналов ЭЭГ. Таким образом, каждая спектрограмма содержит два массива данных временных рядов.

Я хочу приспособить модель CNN, где эти два сигнала ЭЭГ могут отображаться как одна спектрограмма или для разделения спектрограмм для каждого массива каждый.

Какое будет лучшее решение? Я немного новичок в стеке потока / глубокого обучения. Я не мог найти ничего похожего на мою проблему. Извините, если я не использую этот форум надлежащим образом.

пример данных одной спектрограммы (которая состоит из двух массивов):

array([[[2.61610656e+00, 2.74781330e+01, 6.07236767e+01, ...,
     1.17493103e+02, 1.08678055e+01, 1.79797890e+02],
    [9.72064790e+00, 1.95993371e+01, 1.06998193e+01, ...,
     5.50746151e+01, 5.48475857e+00, 2.75681187e+00],
    [5.45444539e+00, 1.35595338e+01, 1.30148342e+01, ...,
     1.52691680e+00, 8.05552755e+00, 7.91340427e-01],
    ...,
    [5.78518429e-02, 4.57270858e-02, 3.01970542e-01, ...,
     5.21190759e-02, 1.28586830e-01, 1.31469364e-01],
    [1.80374319e-02, 1.77272652e-02, 2.01666138e-01, ...,
     1.29173170e-01, 3.20548178e-01, 3.18314804e-02],
    [6.68663606e-03, 9.04056064e-03, 3.22665530e-02, ...,
     4.46010330e-01, 8.87217394e-02, 7.63065617e-02]],

   [[1.47491679e+00, 1.23957691e+00, 2.25416494e+00, ...,
     2.66166444e+00, 1.44820548e-01, 1.50141816e-02],
    [1.94347036e-01, 7.97870474e-01, 8.49638756e-02, ...,
     4.25141957e-01, 2.04829595e-03, 9.69090403e-03],
    [6.63802733e-01, 1.52547415e+00, 1.28213579e+00, ...,
     1.57532255e+00, 3.10281270e-01, 9.83679153e-02],
    ...,
    [7.22582150e-03, 6.64805618e-03, 3.29930895e-02, ...,
     1.25752266e-01, 4.09596947e-02, 2.38394860e-02],
    [5.27861727e-04, 3.81466580e-02, 5.01665340e-02, ...,
     1.94849146e-02, 3.11643381e-02, 1.24842272e-02],
    [1.49179534e-02, 9.47194266e-04, 1.39522151e-02, ...,
     9.81986405e-03, 1.06861730e-05, 3.36782175e-06]]])

Заранее спасибо!

Бест, Арслан

...