20.500.12556/DKUM-84640 Analyzing EEG signal with Machine Learning in Python graduation thesis Analiza EEG signala s strojnim učenjem v Pythonu This thesis presents a comprehensive analysis of EEG data using Python libraries, MNE and machine learning techniques. The thesis focuses on utilizing these tools to extract valuable insights from EEG recordings. Our dataset consists of EEG data in the BrainVision format, acquired during a psychology experiment. The analysis involves preprocessing, filtering, segmentation, and visualization of the EEG data. Additionally, machine learning algorithms are employed to classify and predict patterns within the EEG signals. The findings showcase the effectiveness of Python, MNE, and machine learning in EEG analysis. To zakljčucno delo predstavlja celovito analizo podatkov EEG z uporabo knjižnic Python, MNE in strojno učenje. Delo se osredotoča na uporabo teh orodij za pridobivanje dragocenih vpogledov iz posnetkov EEG. Naša datoteka podatkov sestavljajo podatki EEG v formatu BrainVision, pridobljeni med psihološkim eksperimentom. Analiza vključuje predhodno obdelavo, filtriranje, segmentacijo in vizualizacijo podatkov EEG. Poleg tega se algoritmi strojnega učenja uporabljajo za razvrščanje in napovedovanje vzorcev znotraj signalov EEG. Ugotovitve prikazujejo učinkovitost Pythona, MNE in strojnega učenja pri analizi EEG. EEG data MNE Machine learning Analyzing EEG podatke MNE Strojno učenje Analiza true true false [E. Siljanovska] Angleški jezik Slovenski jezik Diplomsko delo/naloga 2023-07-03 11:02:34 2023-08-17 08:53:41 2023-12-13 03:21:24 0000-00-00 00:00:00 2023 0 Maribor 0 Maribor 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIV, 37 f.)) 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:616.831-073.7-71(043.2) 177021699 UN_Siljanovska_Evgenija_2023.pdf UN_Siljanovska_Evgenija_2023.pdf 1 5F94F1FD13EDE15102FA296A2180A1CA 08b147b435d6ecc515c86a834c106a4cb3abc6b068adcee7af00e62b5a6ca449 f442deb7-1b0a-11ee-99e9-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=168544 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0