注释：这篇文章相当长，请耐心看完。 来自德国奥尔登堡大学心理学部的Catharina Zich等人在Neurobiology of Aging杂志上发表了一项基于EEG和fNIRS同步采集的研究，旨在探究年龄和神经反馈这两种因素对运动想象信号的影响。结果发现：在运动想象时，年轻人的ERD变化和HbR变化相对于老年人表现出更明显的单侧化；神经反馈可以增强运动想象期间的EEG和fNIRS信号。 摘要 众所周知，中风会造成较为严重的运动损伤。运动想象（MI）被认为是治疗中风的一种有效手段，尤其是将其与神经反馈（N
http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801
做研究时只要与数据分析相关就避免不了数据预处理。我们常见的预处理包括：标准化（规范化），归一化，零均值（化），白化，正则化……这些预处理的目的是什么呢？网上查的总是零零散散，很难搞清楚。因此我用此片博客来总结下。借鉴其他博客的内容，可能未一一注明还请谅解。
帕金森患者在手臂伸展时可能会出现不同程度的复发性震颤。来自罗马大学的Alfredo Berardelli等人在Movement Disorders发文，旨在探讨初级运动皮质在复发性震颤中的作用，并与静止性震颤进行比较，研究复发性震颤的病理生理学。
脑电图(EEG)的微观状态在清醒状态下已被广泛研究，并被描述为“思维原子”。先前对脑电图的研究已经发现了四种微状态A、B、C、D，它们在静息状态下是一致的。同时使用脑电图和**功能磁共振成像(fMRI)**的研究已经为静息状态下EEG微状态和fMRI网络之间的相关性提供了证据。在非快速眼动(NREM)睡眠中已发现了微状态，而慢波睡眠(SWS)过程中脑电微状态与脑功能网络之间的关系尚未得到研究。本研究在SWS过程中收集同步的EEG-fMRI数据，以检验EEG微状态与fMRI网络之间的对应关系。分析显示，4个微状态中有3个与fMRI数据显著相关：1)岛叶和颞后回的fMRI波动与微状态B呈正相关，2)颞中回和梭状回的fMRI信号与微状态C呈负相关，3)枕叶的fMRI波动与微状态D呈负相关，而扣带回和扣带回的fMRI信号与微状态B呈正相关。然后，基于fMRI数据，使用组独立分量分析来评估脑功能网络。组级空间相关分析显示，fMRI听觉网络与微状态B的fMRI激活图重叠，执行控制网络与微状态C的fMRI失活重叠，视觉和突显网络与微状态D的fMRI失活和激活图重叠。此外，由二元回归得到的各微状态的一般线性模型(GLM)β图与各成分的独立图之间的个体水平空间相关性也表明，在SWS过程中，EEG微状态与fMRI测量的脑功能网络密切相关。综上所述，实验结果表明，SWS过程中脑电微状态与脑功能网络密切相关，表明脑电微状态为脑功能网络提供了重要的电生理基础。
四肢瘫痪患者一般表现为四肢都失去运动能力，对他们来说，最迫切的需求是恢复独立运动。神经系统的器质性病变目前来说一般是不可逆的，所以很难通过恢复神经系统到最初功能的方式完全治愈瘫痪，所以人们一般将目光转向基于脑机接口（BCI）的机器人手臂和外骨骼，但如何实现对这些机器人设备的精确控制以达到“人机合一”的效果一直以来是各研发单位迫切想解决的问题。
假如每次只训练一个样本，即Batch Size=1。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。此时，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、Smith、李亚洲 近日，arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果。该论文的作者为 Sepp Hochreiter，也就是当年和 Jürgen Schmidhuber 一起发明 LSTM 的大牛，之前的 ELU 同样来自于他们组。有趣
Luecken MD, Theis FJ. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol. Syst. Biol. 2019, 15: e8746.
最近参加面试时被问到了神经网络优化方面的问题，由于平时没有好好总结，导致直接拉胯。这篇文章对当前神经网络训练中的常见优化方法进行了比较全面的总结，文章的大部分内容均来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》[1] ，部分地方加入了自己的理解。整篇文章的思维导图如下：
引入归一化，是由于在不同评价指标(特征指标)中，其量纲或是量纲单位往往不同，变化区间处于不同的数量级，若不进行归一化，可能导致某些指标被忽视，影响到数据分析的结果。
传统治疗方法无法为瘫痪患者提供一个整合了感觉在内的闭环运动康复。本研究提出了一种基于运动想象(Motor Imagery，MI)的脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)、功能电刺激(Functional Electrical Stimulation，FES)和视觉反馈技术的软硬件平台recoveriX系统。是一种用于脑卒中后康复的完整的感觉-运动闭环治疗系统。该系统在临床环境中对两名慢性中风患者进行了测试。病人被要求以随机的顺序想象左手或右手的运动。
02 基于肌电图的混合控制方法综述 基于EEG-EMG的混合控制接口的基本思想是在控制方法中融合EEG和EMG信号，信号的融合可以以许多不同的方式进行，并且可能取决于特定应用和用户能力等因素。在这个混合接口中，结合了EEG信号和EMG信号，混合方法的应用可能有所不同，从一个简单的游戏控制应用程序，到假肢手臂控制应用程序。 这篇综述的主要目的是研究生物机器人学的应用，例如假肢和外骨骼，因此范围缩小到研究混合EEG-EMG方法在生物机器人中的应用。如前所述，有许多可能的方法将肌电图和脑电图信号结合在一种特定的控制方法内，以提高有效性。 一般来说，EEG或EMG信号可用于操作应用程序的各个部分，例如辅助设备中的部件，或者，所有这些都可以组合起来。后者将允许用户根据自己的喜好从一个控制信号平稳地切换到另一个控制信号。 有几种方法可以用来对生物机器人应用中的脑电-肌电混合控制方法进行分类，如特定的应用/设备（如假肢、外骨骼、轮椅）或输入处理方法。作为一个双输入系统，混合EEG-EMG接口可以同时处理输入信号，也可以按顺序处理输入信号。 在这篇综述文章中，我们将把生物机器人应用中的混合控制方法的每一项研究分为两类，根据输入处理方法是同时的还是顺序的，EEG-EMG方法的比较和本文讨论的不同混合方法的重要特征总结如表1所示。重要的是，无论EEG-EMG信号的融合方法是什么，与单独使用EMG或EEG信号的方法相比，混合方法能获得更高的有效性。
PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如： 一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每小时“的最大速度特征，很显然这两个特征具有很强的相关性 拿到一个样本，特征非常多，样本缺很少，这样的数据用回归去你和将非常困难，很容易导致过度拟合 PCA算法就是用来解决这种问题的，其核心思想就是将 n 维特征映射到 k 维上
在过去的几十年里，生物机器人的应用，如外骨骼、假肢和机器人轮椅，已经从科幻小说中的机器发展到几乎商业化的产品。尽管肌电图（EMG）信号仍然存在一些挑战，但利用EMG信号控制此类生物机器人应用的进展是巨大的。
归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
BN(Batch Normalization)，批标准化。和普通的数据标准化类似, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法。
1、输入数据的空间信息丢失。这里指的是RGB通道间的数据具有关联性，但是将其展开为1维向量输入全连接神经网络时，这些信息会丢失。并且像素点之间的空间关系也会丢失。
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来源：机器学习方法那些事、极市平台本文约2800字，建议阅读9分钟本文为你带来正则化概念及其方法的概述。 导读 本文先对正则化的相关概念进行解释作为基础，后对正则化的方法进行了总结，帮助大家更加清晰的了解正则化方法。 阅读目录 LP范数 L1范数 L2范数 L1范数和L2范数的区别 Dropout Batch Normalization 归一化、标准化 & 正则化 Reference 在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太
其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么。
脑机接口（BCI）技术在运动康复中表现出广泛的潜力，主要依靠神经可塑性来恢复运动功能并改善中风患者术后的生活质量。不过一般单纯依靠EEG信号输入的BCI系统通常很难自然地实时传达多任务软体机器人所需的各种控制命令。而多模态人机界面系统(mHMI)，集合眼电信号(EOG)、脑电图(EEG)和肌电图(EMG)的特征来生成多维控制指令，有助于构建更友好、人性化的BCI辅助系统，帮助残疾人及运动障碍患者更便捷地完成基本动作。
研究目的：睡眠慢波活动，通过脑电图δ功率(<4hz)测量，在整个发育过程中经历了显著的变化，反映了大脑功能和解剖结构的变化。然而，个体慢波特征的年龄依赖性变化尚未得到彻底的研究。在这里，我们的目标是表征个体慢波特性，如起源、同步和皮层传播在童年和成年之间的过渡。
脑机接口 (BCI) 作为大脑和周边环境之间的直接通信途径，能够通过学习控制帮助运动障碍患者恢复运动功能，其中基于BCI的长期运动训练会使大脑和肌肉之间的功能耦合会发生什么变化一直是人们感兴趣的问题。最近，天津大学医学工程与转化医学研究院明东教授及陈龙副教授带领其团队，开发了一种结合视觉场景和电刺激的长期运动训练神经反馈训练方法，成果发表在《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》期刊上。根据20名受试的脑电图（EEG）和肌电图（EMG）数据探索神经生理反应和EEG-EMG耦合关系，证明了结合EEG和EMG模式评估和建立一个基于BCI的运动训练方法的可行性，也为皮质肌肉和运动康复的功能耦合机制提供了有力的证据。
论文: Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNets
其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？
在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。
近年来，对于人类睡眠的临床和社会学测量需求越来越多，但与其它已经实现高自动化分析的医学领域不同的是，基础和临床的睡眠研究仍然依赖人眼目测打分。基于人工的评估体系耗时、单调，且已被证实可能出现主观偏倚。作者开发出了一种已经过30000+小时源于世界不同人种的多导睡眠图记录数据验证的新型算法，可以提供精确匹配人工赋分准确度的睡眠分期功能。此工具简洁易用开源免费，对计算机运行要求低，希望以此实现自动化睡眠分期。
在计算机视觉领域，特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如，人脸检测中，我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸，人脸验证中，我们需要在两个人脸区域分别提取特征，来判断他们是不是同一个人，如下图所示，深度神经网络最终得到一个128维的特征用于识别等任务，图片来自Openface
BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。
据研究者介绍，这款腕带设备开启了全新的动态控制，其中一项核心技术肌电描记术（EMG）发挥了重要作用，该技术可以将微妙的神经信号转化为一系列动作。具体而言，该腕带内置 EMG 感应器，用于接收从脊髓传输至手腕和手指的运动神经电信号，并转化为操控装置的数码指令。
深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下降成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后，你可以不需要那么刻意的慢慢调整参数。 批量标准化一般用在非线性映射（激活函数）之前，对y=Wx+b进行规范化，使结果(输出信号的各个维度)的均值都为0,方差为1,让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练。
选自FreeCoderCamp 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：陈韵竹、程耀彤、刘晓坤 本文介绍了几个重要的变量相关性的度量，包括皮尔逊相关系数、距离相关性和最大信息系数等，并用简单的代码和示例数据展示了这些度量的适用性对比。 从信号的角度来看，这个世界是一个嘈杂的地方。为了弄清楚所有的事情，我们必须有选择地把注意力集中到有用的信息上。 通过数百万年的自然选择过程，我们人类已经变得非常擅长过滤背景信号。我们学会将特定的信号与特定的事件联系起来。 例如，假设你正在繁忙的办公室中打乒乓球
来源：深度学习基础与进阶、极市平台本文约2700字，建议阅读6分钟本文对几种常用的防止模型过拟合的方法进行了详细的汇总和讲解。 其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？ LP范数 范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离，而距离的定义很抽象，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。 LP范数不是一个范
深度卷积神经网络（CNN）是深度学习成功的关键。基于 CNN 的架构在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及最近的围棋博弈等多个领域取得了前所未有的准确率。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
本章我们将介绍另一种降维方法：「主成分分析」法（PCA）。该方法更加直接，只需要特征向量的计算，不需要 EM 求解。
现在有了高质量的细胞，首先探索数据并确定任何不需要的变异来源。然后需要对数据进行归一化，计算方差并回归任何对数据有影响的协变量。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | Poll 来自 | PaperWeekly 在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛，其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的 L1 范数和 L2 范数，在汇总之前，我们先看下 LP 范数是什么。 LP范数 范数简
数据预处理时才发现不清楚是否需要做数据标准化及归一化？也不清楚标准化及归一化标准化及归一化区别在哪？有哪些标准化和归一化的工具和方法？
初始化对训练深度神经网络的收敛性有重要影响。简单的初始化方案可以加速训练，但是它们需要小心避免常见的陷阱。
归一化是在特征(维度)非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义。其次可以让程序更快地运行。
（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。 为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征 x[1], x[2], ... , x[n] 都有相似的取值范围（并且均值接近于0）。如果你曾在其它应用中使用过PCA算法，你可能知道有必要单独对每个特征做预处理，即通过估算每个特征 x[j]
特征工程其实是一个偏工程的术语，在数据库领域可能叫做属性选择，而在统计学领域叫变量选择，其实是一个意思：即最大限度地从原始数据中提取有用信息以供算法和模型使用，通过寻求最优特征子集等方法使模型预测性能最高。
本文转载自：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50723877 本次所讲的内容为Batch Normalization，简称BN，来源于《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，是一篇很好的paper。 1-Motivation 作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化
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