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--- a +++ b/.ipynb_checkpoints/EDA_2-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,636 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "<style>.container { width:100% !important; }</style>" + ], + "text/plain": [ + "<IPython.core.display.HTML object>" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "#train_pipeline\n", + "from eeg_learn_functions import *\n", + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "import scipy.stats as scs\n", + "import re\n", + "from numpy import genfromtxt\n", + "\n", + "from IPython.core.display import display, HTML\n", + "display(HTML(\"<style>.container { width:100% !important; }</style>\"))\n", + "pd.options.display.max_columns = None\n", + "pd.options.display.precision = 4\n", + "\n", + "theta = (4,8)\n", + "alpha = (8,12)\n", + "beta = (12,40)\n", + "\n", + "def get_fft(snippet):\n", + " Fs = 128.0; # sampling rate\n", + " #Ts = len(snippet)/Fs/Fs; # sampling interval\n", + " snippet_time = len(snippet)/Fs\n", + " Ts = 1.0/Fs; # sampling interval\n", + " t = np.arange(0,snippet_time,Ts) # time vector\n", + "\n", + " # ff = 5; # frequency of the signal\n", + " # y = np.sin(2*np.pi*ff*t)\n", + " y = snippet\n", + "# print('Ts: ',Ts)\n", + "# print(t)\n", + "# print(y.shape)\n", + " n = len(y) # length of the signal\n", + " k = np.arange(n)\n", + " T = n/Fs\n", + " frq = k/T # two sides frequency range\n", + " frq = frq[range(n//2)] # one side frequency range\n", + "\n", + " Y = np.fft.fft(y)/n # fft computing and normalization\n", + " Y = Y[range(n//2)]\n", + " #Added in: (To remove bias.)\n", + " #Y[0] = 0\n", + " return frq,abs(Y)\n", + "\n", + "def theta_alpha_beta_averages(f,Y):\n", + " theta_range = (4,8)\n", + " alpha_range = (8,12)\n", + " beta_range = (12,40)\n", + " theta = Y[(f>theta_range[0]) & (f<=theta_range[1])].mean()\n", + " alpha = Y[(f>alpha_range[0]) & (f<=alpha_range[1])].mean()\n", + " beta = Y[(f>beta_range[0]) & (f<=beta_range[1])].mean()\n", + " return theta, alpha, beta\n", + "\n", + "def make_steps(samples,frame_duration,overlap):\n", + " '''\n", + " in:\n", + " samples - number of samples in the session\n", + " frame_duration - frame duration in seconds\n", + " overlap - float fraction of frame to overlap in range (0,1)\n", + "\n", + " out: list of tuple ranges\n", + " '''\n", + " #steps = np.arange(0,len(df),frame_length)\n", + " Fs = 128\n", + " i = 0\n", + " intervals = []\n", + " samples_per_frame = Fs * frame_duration\n", + " while i+samples_per_frame <= samples:\n", + " intervals.append((i,i+samples_per_frame))\n", + " i = i + samples_per_frame - int(samples_per_frame*overlap)\n", + " return intervals\n", + "\n", + "def make_frames(df,frame_duration):\n", + " '''\n", + " in: dataframe or array with all channels, frame duration in seconds\n", + " out: array of theta, alpha, beta averages for each probe for each time step\n", + " shape: (n-frames,m-probes,k-brainwave bands)\n", + " '''\n", + " Fs = 128.0\n", + " frame_length = Fs*frame_duration\n", + " frames = []\n", + " steps = make_steps(len(df),frame_duration,overlap)\n", + " for i,_ in enumerate(steps):\n", + " frame = []\n", + " if i == 0:\n", + " continue\n", + " else:\n", + " for channel in df.columns:\n", + " snippet = np.array(df.loc[steps[i][0]:steps[i][1],int(channel)])\n", + " f,Y = get_fft(snippet)\n", + " theta, alpha, beta = theta_alpha_beta_averages(f,Y)\n", + " frame.append([theta, alpha, beta])\n", + "\n", + " frames.append(frame)\n", + " return np.array(frames)\n", + "\n", + "locs_2d = [(-2.0,4.0),\n", + " (2.0,4.0),\n", + " (-1.0,3.0),\n", + " (1.0,3.0),\n", + " (-3.0,3.0),\n", + " (3.0,3.0),\n", + " (-2.0,2.0),\n", + " (2.0,2.0),\n", + " (-2.0,-2.0),\n", + " (2.0,-2.0),\n", + " (-4.0,1.0),\n", + " (4.0,1.0),\n", + " (-1.0,-3.0),\n", + " (1.0,-3.0)]\n", + "\n", + "def make_data_pipeline(file_names,labels,image_size,frame_duration,overlap):\n", + " '''\n", + " IN:\n", + " file_names - list of strings for each input file (one for each subject)\n", + " labels - list of labels for each\n", + " image_size - int size of output images in form (x, x)\n", + " frame_duration - time length of each frame (seconds)\n", + " overlap - float fraction of frame to overlap in range (0,1)\n", + "\n", + " OUT:\n", + " X: np array of frames (unshuffled)\n", + " y: np array of label for each frame (1 or 0)\n", + " '''\n", + "\n", + " Fs = 128.0 #sampling rate\n", + " frame_length = Fs * frame_duration\n", + "\n", + " print('Generating training data...')\n", + "\n", + "\n", + " for i, file in enumerate(file_names):\n", + " print ('Processing session: ',file, '. (',i+1,' of ',len(file_names),')')\n", + " data = genfromtxt(file, delimiter=',').T\n", + " df = pd.DataFrame(data)\n", + "\n", + " X_0 = make_frames(df,frame_duration)\n", + " #steps = np.arange(0,len(df),frame_length)\n", + " X_1 = X_0.reshape(len(X_0),14*3)\n", + "\n", + " images = gen_images(np.array(locs_2d),X_1, image_size, normalize=False)\n", + " images = np.swapaxes(images, 1, 3)\n", + " print(len(images), ' frames generated with label ', labels[i], '.')\n", + " print('\\n')\n", + " if i == 0:\n", + " X = images\n", + " y = np.ones(len(images))*labels[0]\n", + " else:\n", + " X = np.concatenate((X,images),axis = 0)\n", + " y = np.concatenate((y,np.ones(len(images))*labels[i]),axis = 0)\n", + "\n", + "\n", + " return X,np.array(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Generating training data...\n", + "Processing session: data/ML101_KS.csv . ( 1 of 14 )\n", + "468 frames generated with label 1 .468Interpolating 134/468Interpolating 209/468Interpolating 359/468Interpolating 435/468\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML101_US.csv . ( 2 of 14 )\n", + "448 frames generated with label 0 .448Interpolating 207/448Interpolating 277/448Interpolating 341/448Interpolating 410/448\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML102_KS.csv . ( 3 of 14 )\n", + "444 frames generated with label 1 .444Interpolating 216/444Interpolating 282/444Interpolating 347/444Interpolating 413/444\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML102_US.csv . ( 4 of 14 )\n", + "436 frames generated with label 0 .436Interpolating 149/436Interpolating 225/436Interpolating 302/436\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML103_KS.csv . ( 5 of 14 )\n", + "452 frames generated with label 1 .452Interpolating 112/452Interpolating 173/452Interpolating 223/452Interpolating 286/452Interpolating 355/452Interpolating 428/452\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML103_US.csv . ( 6 of 14 )\n", + "416 frames generated with label 0 .0/416Interpolating 222/416Interpolating 299/416Interpolating 372/416\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML104_KS.csv . ( 7 of 14 )\n", + "404 frames generated with label 1 .404Interpolating 149/404Interpolating 224/404Interpolating 298/404Interpolating 375/404\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML104_US.csv . ( 8 of 14 )\n", + "408 frames generated with label 0 .408Interpolating 148/408Interpolating 224/408Interpolating 301/408Interpolating 377/408\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML105_KS.csv . ( 9 of 14 )\n", + "428 frames generated with label 1 .428Interpolating 150/428Interpolating 220/428Interpolating 296/428Interpolating 370/428\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML105_US.csv . ( 10 of 14 )\n", + "Interpolating 452/452nterpolating 78/452Interpolating 149/452Interpolating 225/452Interpolating 378/452452 frames generated with label 0 .\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML106_KS.csv . ( 11 of 14 )\n", + "460 frames generated with label 1 .460Interpolating 150/460Interpolating 227/460Interpolating 302/460Interpolating 378/460Interpolating 455/460\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML106_US.csv . ( 12 of 14 )\n", + "556 frames generated with label 0 .0/556Interpolating 303/556Interpolating 380/556Interpolating 455/556Interpolating 533/556\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML107_KS.csv . ( 13 of 14 )\n", + "492 frames generated with label 1 .492Interpolating 149/492Interpolating 226/492Interpolating 300/492Interpolating 377/492Interpolating 450/492\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML108_US.csv . ( 14 of 14 )\n", + "468 frames generated with label 0 .468Interpolating 150/468Interpolating 227/468Interpolating 380/468Interpolating 456/468\n", + "\n", + "\n", + "Generating training data...\n", + "Processing session: data/ML107_US.csv . ( 1 of 2 )\n", + "472 frames generated with label 1 .472Interpolating 150/472Interpolating 219/472Interpolating 295/472Interpolating 371/472Interpolating 448/472\n", + "\n", + "\n", + "Processing session: data/ML108_KS.csv . ( 2 of 2 )\n", + "480 frames generated with label 0 .480Interpolating 148/480Interpolating 225/480Interpolating 300/480Interpolating 376/480Interpolating 452/480\n", + "\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "train_file_names = ['data/ML101_KS.csv',\n", + " 'data/ML101_US.csv',\n", + " 'data/ML102_KS.csv',\n", + " 'data/ML102_US.csv',\n", + " 'data/ML103_KS.csv',\n", + " 'data/ML103_US.csv',\n", + " 'data/ML104_KS.csv',\n", + " 'data/ML104_US.csv',\n", + " 'data/ML105_KS.csv',\n", + " 'data/ML105_US.csv',\n", + " 'data/ML106_KS.csv',\n", + " 'data/ML106_US.csv',\n", + " 'data/ML107_KS.csv',\n", + " 'data/ML108_US.csv']\n", + "\n", + "test_file_names = ['data/ML107_US.csv',\n", + " 'data/ML108_KS.csv']\n", + "\n", + "train_labels = [1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0]\n", + "\n", + "#############These labels are backwards. Something is wierd here....###############\n", + "test_labels = [1,0]\n", + "###################################################################################\n", + "\n", + "image_size = 28\n", + "frame_duration = 1.0\n", + "overlap = 0.75\n", + "x_train, y_train = make_data_pipeline(train_file_names,train_labels,image_size,frame_duration,overlap)\n", + "x_test, y_test = make_data_pipeline(test_file_names,test_labels,image_size,frame_duration,overlap)\n", + "\n", + "from sklearn.utils import shuffle\n", + "x_train, y_train = shuffle(x_train, y_train)\n", + "#x_test, y_test = shuffle(x_test, y_test)\n", + "\n", + "#from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "#x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20,shuffle=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(6332, 28, 28, 3)\n", + "(6332,)\n", + 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+ "Epoch 5/5\n", + "6332/6332 [==============================] - 15s - loss: 0.6556 - acc: 0.5780 - val_loss: 0.4089 - val_acc: 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+ ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "<keras.callbacks.History at 0x1188f1b38>" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# input image dimensions\n", + "img_rows, img_cols = 28, 28\n", + "\n", + "print('x_train shape:', x_train.shape)\n", + "print(x_train.shape[0], 'train samples')\n", + "print(x_test.shape[0], 'test samples')\n", + "\n", + "input_shape = (img_rows, img_cols, 3)\n", + "\n", + "import keras\n", + "from keras.models import Sequential\n", + "from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten\n", + "from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D\n", + "from keras.utils import np_utils\n", + "\n", + "batch_size = 128\n", + "num_classes = 2\n", + "epochs = 5\n", + "\n", + "# convert class vectors to binary class matrices\n", + "y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)\n", + "y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes)\n", + "\n", + "\n", + "model = Sequential()\n", + "model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=input_shape))\n", + "model.add(Activation('relu'))\n", + "model.add(Conv2D(32, (3, 3)))\n", + "model.add(Activation('relu'))\n", + "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n", + "model.add(Conv2D(32, (3, 3)))\n", + "model.add(Activation('relu'))\n", + "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n", + "model.add(Conv2D(32, (3, 3)))\n", + "model.add(Activation('relu'))\n", + "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n", + "model.add(Dropout(0.25))\n", + "\n", + "model.add(Flatten())\n", + "model.add(Dense(10))\n", + "model.add(Activation('relu'))\n", + "model.add(Dropout(0.5))\n", + "model.add(Dense(num_classes))\n", + "model.add(Activation('softmax'))\n", + "\n", + "# initiate RMSprop optimizer\n", + "opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.001, decay=1e-6)\n", + "\n", + "# Let's train the model using RMSprop\n", + "model.compile(loss='categorical_crossentropy',\n", + " optimizer=opt,\n", + " metrics=['accuracy'])\n", + "\n", + "x_train = x_train.astype('float32')\n", + "x_test = x_test.astype('float32')\n", + "#x_train /= 255\n", + "#x_test /= 255\n", + "\n", + "\n", + "model.fit(x_train, y_train,\n", + " batch_size=batch_size,\n", + " epochs=epochs,\n", + " validation_data=(x_test, y_test),\n", + " shuffle=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": { + "collapsed": false + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "928/952 [============================>.] - ETA: 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