CriaDatasetImagens.m

%Vou criar um dataset no formato do MNIST
%para uso da rede do Nielsen

%Dataset Original:

%alcoolicos (16 canais,3072 instantes,785 trials)
%nao alcoolicos (16 canais,3072 instantes,780 trials)

%Dataset1
%tirar media dos 16 canais. Formato final (alcoolicos e nao alcoolicos)
%dataset1 = (3072 instantes, 785 trials * 2)
%label = (1570); alcoolicos (1) nao alcoolicos (0)

%Dataset2
%Considerar cada um dos 16 canais como uma trial diferente. 
%Formato final (alcoolicos e nao alcoolicos)
%dataset2 = (3072 instantes, 785 trials * 2 * 16)
%label = (25120); alcoolicos (1) nao alcoolicos (0)

%Dataset3
%Considerar o Dataset2, mas convertendo para dominio da frequencia (fft)
%Considerando potencias das frequencias de 0 a 50Hz. 
%Formato final (alcoolicos e nao alcoolicos)
%dataset2 = (300 potencias, 785 trials * 2 * 16)
%label = (25120); alcoolicos (1) nao alcoolicos (0)

%Usar a funcao shuffle para embaralhar as epochs de alcoolico e nao
%alcoolico.
%indice=linspace(1,length(dado));
%indice=shuffle(a);
%depois eh so usar o vetor indice para criar um novo vetor de dados
%dado = dado(indice);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%PARA CRIAR UM HASH DE VALORES USE: rainfallMap = containers.Map(k, v)
% EEG.event(1:end).latency
% Navegar em cada época:
% B28(:,:) = EEG.data(1,1:3072,1)

% LABELS:
% (0) - Alcoolico visual verbal           (A)
% (1) - Alcoolico auditorio               (B)
% (2) - Alcoolico visual descritivo       (C)
% (3) - Nao alcoolico visual verbal       (A)
% (4) - Nao alcoolico auditorio           (B) 
% (5) - Nao alcoolico visual descritivo   (C)
%POSTERIORMENTE
%(0) - Alcoolico visual verbal           (A) 
%(1) - Alcoolico auditorio               (B)
%(2) - Alcoolico visual descritivo       (C)
%(3) - Alcoolico pergunta                (S)
%(4) - Alcoolico ultima pergunta         (LS) 
%(5) - Nao alcoolico visual verbal       (A)
%(6) - Nao alcoolico auditorio           (B)
%(7) - Nao alcoolico visual descritivo   (C) 
%(8) - Nao alcoolico pergunta            (S) 
%(9) - Nao alcoolico ultima pergunta     (LS)

%FORMATO DO DATASET:
%EEG.data(1:16,1:end,1:785) => Alcoolicos
%EEG.data(1,1:end,1) => 28B (1)  3072 x 1
%EEG.data(1,1:end,2) => 25B (1)  3072 x 1 
%EEG.data(1,1:end,3) => 16B (1)  3072 x 1
% ...
%EEG.data(15,1:end,785) => 18A   ....
%EEG.data(16,1:end,785) => 9A    ....
%Final => 12560 x 3072

%EEG.data(1:16,1:end,1:780) => Nao Alcoolicos
%EEG.data(1,1:end,1) => 28B   3072 x 1
%EEG.data(1,1:end,2) => 25B   3072 x 1 
%EEG.data(1,1:end,3) => 16B   3072 x 1
% ...
%EEG.data(15,1:end,780) => 18A   ....
%EEG.data(16,1:end,780) => 9A    ....
%Final => 12480 x 3072   =>  25040 x 3072   (Sem FFT) 
%      => 12480 x  300   =>  25040 x  300   (Com FFT)  
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Abro datasets originais

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set(0,'DefaultFigureVisible','off');

%16 canais por EEG
load alcoolicos_EEG.mat;
tempo = EEG.times*1e-3; %s
dado_alcoolico = EEG.data;
eventos_alcoolico = EEG.event.type;
trials_alcoolico = length(dado_alcoolico(1,1,:));

% Parametros para calculo FFT

dt = diff(tempo(1:2)); %s

T = dt;             % Sampling period (s)      
Fs = 1/T;            % Sampling frequency (Hz)            
L = length(tempo);             % Length of signal
t = tempo;        % Time vector

%frequencia maxima do dado
fmax = 50; %hz
f = Fs*(0:(L/2))/L; %vetor frequencias dado
indice_fft = find(f<fmax); %indice de frequencias menores que fmax

dado_alcoolico_final = cell(1,12560);
dado_alcoolico_fft_final = cell(1,12560);

label_alcoolico_final = zeros(1,12560);

conta = 1;  %12561
abortar = false;

figHandle = figure;
figHandle.WindowState = 'maximized';

for p2 = 1:trials_alcoolico  %785
    for p1 = 1:16
        
        disp("p2: " + p2)
        disp("p1: " + p1)
        disp("conta: " + conta)
        
        h1 = subplot(2, 1, 1);
        cla;

        topoplot(dado_alcoolico(p1,:,p2),EEG.chanlocs,'style','map');  %loop
        [X, ~] = frame2im(getframe(h1));
        clf; close;
        dado_alcoolico_final{conta} = X;
      
        label_alcoolico_final(:,conta) = 1; 

        %calcular fft aqui
        Y = fft(dado_alcoolico(p1,:,p2));
        P2 = abs(Y/L);
        P1 = P2(1:L/2+1);
        P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
        
        h2 = subplot(2, 1, 1);
        cla;
        %figHandle = figure;
        topoplot(P1(indice_fft),EEG.chanlocs,'style','map');
        [X_fft, ~] = frame2im(getframe(h2));
        clf; close;
        dado_alcoolico_fft_final{conta} = X_fft;
        
        conta = conta + 1;
    end
end

clear conta; 
clear trials_alcoolico;

dado_naoalcoolico_final = cell(1,12480);
dado_naoalcoolico_fft_final = cell(1,12480);

load naoalcoolicos_EEG.mat;              
dado_naoalcoolico = EEG.data;
eventos_naoalcoolico = EEG.event.type;

label_naoalcoolico_final = zeros(1,12480);

trials_naoalcoolico = length(dado_naoalcoolico(1,1,:));

conta = 1; %12481
for p2 = 1:trials_naoalcoolico  %780
    for p1 = 1:16
    
    disp("p2: " + p2)
    disp("p1: " + p1)
    disp("conta: " + conta)
    
    h1 = subplot(2, 1, 1);
    cla;
   
    topoplot(dado_naoalcoolico(p1,:,p2),EEG.chanlocs,'style','map');
    [X, ~] = frame2im(getframe(h1));
    clf; close;
    dado_naoalcoolico_final{conta} = X;

    % Para atribuir 0 = nao alcoolico        
    label_naoalcoolico_final(:,conta) = 0; 
        
    %calcular fft aqui
    Y = fft(dado_naoalcoolico(p1,:,p2));
    P2 = abs(Y/L);
    P1 = P2(1:L/2+1);
    P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

    h2 = subplot(2, 1, 1);
    cla;
    topoplot(P1(indice_fft),EEG.chanlocs,'style','map');
    [X_fft, ~] = frame2im(getframe(h2));
    clf; close;
    dado_naoalcoolico_fft_final{conta} = X_fft;
        
    conta = conta + 1;
    end
end

clear conta; 
clear trials_naoalcoolico;

dataset = [dado_alcoolico_final dado_naoalcoolico_final];
dataset_fft = [dado_alcoolico_fft_final dado_naoalcoolico_fft_final];
label_dataset = [label_alcoolico_final label_naoalcoolico_final];

% %embaralho os indices para criar o dataset com as trials randomizadas
indices = randperm(length(dataset(1,:)));  %Usar no Octave

% %3072 pontos no tempo x 25040 trials
dataset2 = dataset(:,indices);   %Versão Fábio
% %300 pontos de frequencia x 25040 trials
dataset2_fft = dataset_fft(:,indices);  %Versão Fábio 
% %25040 trials: 1 = alcoolico, 0 = nao alcoolico
label_dataset2 = label_dataset(:,indices);  %Versão Fábio
 
dataset2 = transpose(dataset2);
dataset2_fft = transpose(dataset2_fft);
label_dataset2 = transpose(label_dataset2);
 
save dataset_EEG_fabio dataset2 dataset2_fft label_dataset2
 
save('datasetEEG_extended_topo','dataset2','-v6')
save('datasetEEG_fft_extended_topo','dataset2_fft','-v6')
csvwrite('datasetEEG_label_extended_topo.csv',label_dataset2)

set(0,'DefaultFigureVisible','on');