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Sistema Sensório-Motor Solução Ionica.zip Jan 27, 2026 - Sistema sensório-motor baseado em solução iônica aplicado em robôs flexíveis ZIP Archive - 53.9 MB - MD5: 56fef2a826312e8983100046c57e1eaf Resultados Experimentais
dataloader.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 7.2 KB - MD5: 34ae30e258164e19c85be56b5708d7e5 Funções para criação dos dataloaders.
mi_preprocessing_norm.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 11.9 KB - MD5: c88a76b8115076f8114c91334a9a9e65 Pré processamento dos conjunto de dados BCI-IV2a e de Cho com normalização.
mi_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 11.6 KB - MD5: 4ac2524dee6c9587b89da8bf91e8c325 Pré processamento dos conjunto de dados BCI-IV2a e de Cho.
mi_stieger_preprocessing_norm.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 6.3 KB - MD5: 1f64489d95780a6c568b1ddd4a34ec3b Pré processamento do conjunto de dados de Stieger com normalização.
mi_stieger_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 6.0 KB - MD5: f8ad5bbf34c93ab69027227db48f83cd Pré processamento do conjunto de dados de Stieger.
Modelos.zip Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador ZIP Archive - 34.9 KB - MD5: d952e16bdb760c4828cf4937868310d8 Códigos dos modelos e transformações de data augmentation utillizados.
ssvep_benchmark_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 7.5 KB - MD5: 81c6ede89b7731801cca2dd143918dc5 Pré processamento do conjunto de dados Benchmark.
ssvep_beta_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 7.6 KB - MD5: 4192e51fe5bac2aa9637c0d080ef223e Pré processamento do conjunto de dados BETA.
ssvep_gu_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 7.7 KB - MD5: 8236baaa28352395f716d2d1e094b08c Pré processamento do conjunto de dados de Gu.

Sistema Sensório-Motor Solução Ionica.zip

Jan 27, 2026 - Sistema sensório-motor baseado em solução iônica aplicado em robôs flexíveis

ZIP Archive - 53.9 MB -

Resultados Experimentais

dataloader.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 7.2 KB -

Funções para criação dos dataloaders.

mi_preprocessing_norm.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 11.9 KB -

Pré processamento dos conjunto de dados BCI-IV2a e de Cho com normalização.