基本信息
源码名称：EEG信号识别
源码大小：0.02M
文件格式：.ipynb
开发语言：Python
更新时间：2025-05-22
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   源码介绍

这段代码是Edgar Moises Hernandez-Gonzalez在其硕士论文《基于二维表示和卷积神经网络的EEG信号分类》中使用的代码，主要实现了使用卷积神经网络(CNN)和CNN LSTM模型对脑电图(EEG)信号进行分类。

主要功能

  1. 数据处理：

    • 读取EEG信号数据(CSV格式)

    • 将EEG信号转换为二维表示(时频图)

    • 提供两种时频表示方法：STFT(短时傅里叶变换)和CWT(连续小波变换)

    • 数据归一化处理

  2. 模型构建：

    • 实现了两种神经网络架构：

      • 纯2D CNN模型

      • 2D CNN LSTM混合模型

    • 使用Keras框架构建模型

  3. 模型评估：

    • 采用10折分层交叉验证

    • 计算准确率、损失和Cohen's Kappa系数

    • 输出混淆矩阵

    • 绘制训练过程中的准确率和损失曲线