<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><div dir="ltr">Dear community<br><br>I was wondering whether you can help me with the problem described below.<br><br>I have 5 head maps (for different  EEG bands, horizontally displayed), produced from 32 electrodes (10-20 system). Each picture (sets of 5 horizontal head maps) is the summary of 1 second of EEG recordings (not confined to stimuli and randomly taken on the time line). Each head map uses colors for power ( BLUE -> very low power; RED -> very high power for that band)<br><br>I would need:<br>1) given 5 head maps (horizontally displayed and representing 1 second of activity via different EEG bands), how can I extract a representative class of mental workload (for that 1 second)<br>2) if the above is possible, does it require a human expert who can label via visual inspection or can this labeling be done automatically?<br>3) which theories/procedures/methods would you use for enabling this mapping and could you explain how this can be done in details please?<br><br>Thanking you in advance for your kind help, I wish you all a nice day.<br>Luca<div><img src="cid:ii_jxbk043h0" alt="500-502.png" width="455" height="118"><br></div></div>