使用隱馬爾可夫模型進行腦電數據分類

Question

我將EEG數據（alpha，theta和delta）划分為N個長度為1秒的窗口，這些圖像是在受試者處於睡眠和喚醒狀態時收集的。 由於我是HMM的新手，因此對於如何訓練HMM以及如何將我的數據分為2類（對應於睡眠和喚醒狀態），我沒有明確的想法。 請使用HMM使用合適的Matlab代碼幫助我。

Answer 1

我對EEG數據一無所知，但是隨着時間的流逝，我猜想您會有幾維多維數據序列。 這個想法是使用一組訓練序列，您知道這些序列的標簽（在您的情況下為“睡眠”或“喚醒”）。 通過序列“睡眠”，您可以訓練HMM，該模型將模擬患者睡眠時變量的演變。 要訓​​練基本的HMM，我的建議是下載Kevin Murphy的工具箱http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html並閱讀“操作方法”。 然后，對標記為“喚醒”的序列執行相同的操作。

要檢查您的模型是否相關，將使用在訓練階段未使用的序列。 對於每個序列，您需要計算該序列可能由第一個HMM和第二個HMM生成的可能性。 通常，該序列用引起最高可能性的HMM標記。 （我建議您使用的工具箱包含執行此操作的所有功能）。

該工具箱還包括一系列閱讀材料，可幫助您更好地理解HMM的機理。 我就是這樣開始自己的。 祝您工作順利，不要猶豫，問一下我的解釋是否還不夠清楚。