xgboost代码在matlab-EEG_preprocessing中执行基本的预处理任务，涉及操作包括滤波、线路噪声消除、去趋势以及EEG数据的进一步净化

xgboost代码回归matlab “＃EEG_preprocessing”此存储库包含用于预处理EEG数据的Maltab和Python文件。 Matlab文件是进一步分析的预处理步骤。 预处理执行如下： 滤波（0.5 – 30 Hz）2.重新参考（通用平均参考）3.使用EEGLAB ICA插件计算ICA权重。 4.仅查找和选择用于干净数据的实际试验（针对整个数据集）5.使用-1到2秒之间的间隔。 6.为了拒绝人为因素，使用了SASICA。 7.消除数据趋势并消除线路噪声。 8.消除异常时期以上步骤是研究有关该主题和实验方法的现有论文的结果。 python文件是用于将EEG数据分类为从Kaggle数据库获取的抓取力数据的分析代码。 此处提供了数据集的描述：。 在分析中，我执行了数据的简单转换并应用了Microsoft的LightGbM算法。 该代码可用作将来在其他EEG数据集上使用的模板。 使用GrigSearch和Cross-Validation选择lightGBM参数。 与lightGBM一起使用了其他算法，例如逻辑回归，XGboost，SVM，但是lightGBM在速度（Top1