【源码】基于Kubernetes和Docker的在线脑电分析平台之ICA模块

项目简介

本项目是基于Kubernetes和Docker的在线脑电分析平台，聚焦于利用独立成分分析（ICA）对EEG数据进行预处理。旨在构建一个可伸缩、模块化的环境来处理和分析脑电数据，尤其在去除伪迹成分方面发挥作用。借助Kubernetes容器化技术，能实现计算资源的动态分配与任务调度，提升数据处理效率。

项目的主要特性和功能

1. ICA算法支持：借助MNE - Python库读取和处理EEG数据，支持fastica、picard、infomax等多种ICA算法。
2. 数据预处理：可实现数据的截取、滤波等功能，且能配置裁剪时间和滤波器参数。
3. Kubernetes Job调度：通过Kubernetes Job调度任务，达成计算资源的动态分配。
4. Docker镜像部署：提供Docker镜像，便于部署和运行分析任务。

安装使用步骤

前提准备

1. 搭建Kubernetes集群，并保证版本要求符合项目需求。
2. 配置NFS服务器，用于保存用户数据。
3. 上传Docker镜像至私有镜像仓库。

使用步骤

1. 创建Kubernetes Job的YAML配置文件（如ica - job.yml），配置相关环境变量和参数。
2. 将YAML文件保存到Kubernetes的控制平面，执行kubectl apply -f ica - job.yml命令部署计算任务。
3. 查看Job执行情况，确认任务成功完成。
4. 在NFS的用户目录下查看分析结果。

注意事项

1. 确保Kubernetes集群的节点配置满足运行ICA任务的要求，涵盖CPU、内存和存储资源。
2. 配置环境变量时，依据实际情况调整，保证数据的路径和参数设置正确。
3. 使用前确保已上传Docker镜像至私有镜像仓库，并正确配置镜像名称和版本。
4. 运行任务时，保证有足够的计算资源，并监控任务执行情况，确保任务顺利完成。

下载地址

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