EEG 电机图像分类 CNNs TensorFlow:基于TensorFlow的卷积神经网络(CNN)进行EEG运动图像任务分类(按通道) 源码
通过卷积神经网络(CNN)进行的EEG运动图像信号(任务)分类 作者:贾树跃,东北电力大学。 日期:2018年12月 下载论文 注意:本文中的方法是EEG源成像(ESI)+ Morlet小波联合时频分析(JTFA)+卷积神经网络(CNN)。 原始数据已使用Matlab Toolkit 。 我的工作是在ESI + JTFA过程之后,使用CNN对EEG数据进行分类。 通过ESI + JTFA流程预处理的数据集(.mat文件)可以通过。 可以从下载相应的预处理.Excel文件。 同时,该存储库中的代码基于原始EEG数据,无需ESI和JTFA流程,也可以取得良好的效果。 两个工作的“ MI_Pro
文件列表
EEG-Motor-Imagery-Classification-CNNs-TensorFlow-master.zip
(预估有个6文件)
EEG-Motor-Imagery-Classification-CNNs-TensorFlow-master
electrode_positions.txt
2KB
MI_Proposed_CNNs_Architecture.py
24KB
Saved_Matlab_Data
Preprocessing_Raw_Data.m
11KB
Read_Raw_Data_Save_Into_Matlab_Files.py
17KB
README.md
4KB
PhysioNet_MI_Dataset
MIND_Get_EDF.py
1KB
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