EEG信号处理与分类CNN模型集合+样例运行训练
简介
本仓库提供了一套完整的EEG（脑电图）信号处理与分类的CNN（卷积神经网络）模型集合，并附带样例运行训练代码。该资源旨在帮助研究人员、学生和开发者快速上手EEG信号处理与分类任务，通过实际的代码示例和预训练模型，加速相关领域的研究和应用开发。
内容概述
本资源文件包含以下主要内容：
- EEG信号预处理模块：
- 数据加载与预处理
- 滤波与去噪
- 特征提取
- CNN模型集合：
- 多种适用于EEG信号分类的CNN模型架构
- 预训练模型权重
- 样例运行训练：
- 完整的训练脚本
- 数据集加载与处理示例
- 模型训练与评估流程
- 文档与说明：
- 详细的代码注释
- 使用说明与常见问题解答
使用方法
- 环境配置：
- 确保安装了Python 3.x
- 安装必要的依赖库（如TensorFlow、Keras、NumPy等）
- 数据准备：
- 按照文档中的说明准备EEG数据集
- 数据格式要求请参考文档中的详细说明
- 模型训练：
- 运行提供的训练脚本
- 根据需要调整模型参数和训练配置
- 模型评估：
- 使用预训练模型进行评估
- 分析模型性能并进行优化
贡献与反馈
欢迎对本仓库进行贡献和反馈。如果您有任何问题、建议或改进意见，请通过GitHub的Issue功能提交。我们期待与您共同完善这一资源，推动EEG信号处理与分类领域的发展。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。