python - 具有典型相关分析的空间滤波器

Question

主要问题

如何从sklearn CCA获取 Wx以及如何将其作为空间滤波器应用于形状信号(channel,samples)？

背景

一些 论文使用CCA 作为信号增强方法。CCA 用于查找 Wx 和 Wy，其中 Wx 用作空间滤波器，可提高信噪比。

例如，对来自 P07 的信号应用 FFT，目标频率 17 Hz 的尖峰在图 3 中没有清楚显示。应用空间滤波器 (Wx) 获得滤波后的信号后，FFT 显示 17 Hz 峰值清楚地在图 4 中。

问题

• 使用sklearn CCA，是 Wxx_weights_还是coef_？如果没有，如何获得Wx？
• 如果 Wx 是x_weights_or coef_，如何应用于(channel,samples)信号？np.matmul还是np.dot？

标签： pythonnumpyscikit-learn