eCCA matlab代码
时间: 2023-11-25 09:01:54 浏览: 28
以下是一个简单的 eCCA 的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 假设有两个数据矩阵 X1 和 X2
% X1 的大小为 m1 * n,X2 的大小为 m2 * n
% 其中 m1 和 m2 分别表示两个数据矩阵的样本数,n 表示特征数
% 将 X1 和 X2 按列合并成一个矩阵 X
X = [X1; X2];
% 中心化矩阵 X
X = X - repmat(mean(X), size(X, 1), 1);
% 计算协方差矩阵 C
C = (1 / size(X, 1)) * (X' * X);
% 对协方差矩阵 C 进行特征值分解
[V, D] = eig(C);
% 对特征向量进行排序
[d, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx);
% 计算 eCCA 投影矩阵 W
W = V(:, 1:k); % k 表示希望保留的投影维度数
% 计算 X1 和 X2 在 eCCA 投影下的表示
Y1 = X1 * W;
Y2 = X2 * W;
```
其中,eCCA 的核心部分是对协方差矩阵进行特征值分解,并将特征向量按照特征值大小进行排序,然后选择前 k 个特征向量组成投影矩阵。最终,通过该投影矩阵可以将原始的数据矩阵 X1 和 X2 投影到一个低维空间,从而实现跨域数据匹配的目的。
相关问题
eCCA SSVEP matlab代码
以下是一个基于CCA的SSVEP分类器的Matlab代码示例:
```matlab
%% 加载数据
load('SSVEP_Data.mat');
%% 参数设置
fs = 256; % 采样频率为256Hz
N = size(train_data, 2); % 训练数据的时间点数
T = 1/fs; % 采样时间间隔
t = (0:N-1)*T; % 时间轴数组
frequencies = [8, 10, 12, 15, 20]; % 五个SSVEP刺激频率
%% CCA特征提取和分类
for i = 1:length(frequencies)
% 生成复指数正弦信号作为参考信号
reference_signal = exp(1j*2*pi*frequencies(i)*t);
% 对训练数据和测试数据进行CCA特征提取
[train_features, test_features] = get_cca_features(train_data, test_data, reference_signal);
% 线性判别分析分类
train_labels = repmat(labels, 1, size(train_features, 2)/length(labels))';
test_labels = repmat(labels, 1, size(test_features, 2)/length(labels))';
[predicted_labels, accuracy] = lda_classification(train_features, train_labels, test_features, test_labels);
% 输出分类结果
fprintf('刺激频率为 %d Hz 时的分类准确率为 %0.2f%%\n', frequencies(i), accuracy*100);
end
%% 函数定义
function [train_features, test_features] = get_cca_features(train_data, test_data, reference_signal)
% 将参考信号与数据进行CCA特征提取
[train_features, test_features] = deal(zeros(size(train_data, 1), size(train_data, 3)*2));
for j = 1:size(train_data, 1)
[A, B, ~, ~, ~, D] = canoncorr(squeeze(train_data(j,:,:)).', reference_signal.');
train_features(j,:) = [D(:,1)'*A'; D(:,1)'*B'];
test_features(j,:) = [squeeze(test_data(j,:,:))*A(:,1); squeeze(test_data(j,:,:))*B(:,1)];
end
end
function [predicted_labels, accuracy] = lda_classification(train_features, train_labels, test_features, test_labels)
% 线性判别分析分类
[coeff, score, ~, ~, explained] = pca(train_features);
n_components = find(cumsum(explained)/sum(explained) >= 0.99, 1);
train_features_pca = train_features*coeff(:,1:n_components);
test_features_pca = test_features*coeff(:,1:n_components);
model = fitcdiscr(train_features_pca, train_labels);
predicted_labels = predict(model, test_features_pca);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels)/length(test_labels);
end
```
其中,`train_data`和`test_data`是大小为(N_channels, N_samples, N_trials)的三维数组,分别表示训练数据和测试数据。`labels`是大小为1×N_trials的标签数组。`get_cca_features`函数实现了CCA特征提取,`lda_classification`函数实现了线性判别分析分类。在主函数中,首先设置参数,然后对每个SSVEP刺激频率,生成参考信号并进行CCA特征提取和线性判别分析分类。最后输出分类结果。
eCCA算法原理和代码
eCCA算法(enhanced Canonical Correlation Analysis)是一种多元统计分析方法,用于寻找两组变量之间的相关性。它可以用于特征提取、分类和回归等任务。下面是eCCA算法的原理和代码实现。
原理:
eCCA算法的目标是最大化两个数据集的相关性,同时最小化每个数据集内部的方差。假设有两个数据集X和Y,它们的维度分别为dx和dy,样本个数为N。我们要找到两个转换矩阵U和V,使得转换后的两个数据集Z1=XU和Z2=YV之间的相关性最大。eCCA算法的数学表达式如下:
maximize ρ(Z1,Z2)=trace(cov(Z1,Z2))
subject to:
var(Z1)=I
var(Z2)=I
其中,ρ(Z1,Z2)表示Z1和Z2之间的相关系数,cov(Z1,Z2)表示Z1和Z2之间的协方差矩阵,var(Z1)和var(Z2)分别表示Z1和Z2的方差矩阵,I表示单位矩阵。
代码实现:
eCCA算法可以使用Python的scikit-learn库进行实现。下面是一个简单的代码示例:
```python
from sklearn.cross_decomposition import CCA
cca = CCA(n_components=2)
Z = cca.fit_transform(X, Y)
```
其中,X和Y分别表示两个数据集,n_components表示要保留的主成分个数。fit_transform方法返回转换后的数据集Z。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![application/x-zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![application/msword](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)