<div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div><br></div>Dear EEGLAB List,<br></div>I have extracted many features from EEG data. Features like mean, variance, kurtosis, skewness,<br></div>Hjorth parameters etc. I am working on 64 channel data containing 64000 samples each. So per subject I have a 64000*64 data-set to deal with and I have considered 34 subjects. <br>
<br></div>After standard pre-processing,I have adopted constant segmentation for each channel. The segment width is 1 second(256 samples) with 50 percent overlapping. I have calculated statistical parameters as mentioned above for these small segments. In this way I have tried to reduce the data dimensionality to some extent. But I am unable to form a feature vector that i can input to some standard classifier or clustering tool. <br>
<br></div>Please help with this problem. Please tell me whether my procedure is fine or I need to make some amendments. Above all please, help me form a feature vector that i can input into a classifier.<br></div>Hoping for a positive response.<br clear="all">
<div><div><div><div><div><div><div><div><br></div><div>-Regards <br></div><div><div dir="ltr"><div>PhD Scholar</div><div>IIT Kharagpur,</div><div>West Bengal</div><div>Ph no-08388837821</div></div>
</div></div></div></div></div></div></div></div></div>