脑机接口运动想象源码复现

简介

本仓库提供了用于脑机接口（BCI）运动想象任务的Python源码复现。该代码基于BCI竞赛IV-2a数据集，实现了四分类任务，并采用了EEG-TCNet网络模型。EEG-TCNet是一种基于TensorFlow的时序卷积网络，专为嵌入式脑机接口设计，能够准确地处理运动想象任务。

数据集

本项目使用的数据集为BCI竞赛IV-2a数据集。该数据集包含了多个受试者的脑电图（EEG）数据，用于运动想象任务的四分类。

网络模型

本项目采用的网络模型为EEG-TCNet，这是一种基于TensorFlow的时序卷积网络。EEG-TCNet在脑机接口领域表现出色，特别是在处理运动想象任务时，能够提供高精度的分类结果。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   cd your-repo-directory
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 数据准备： 下载BCI竞赛IV-2a数据集，并将其放置在data目录下。

4. 运行代码：

   python main.py
   

参考文献

• EEG-TCNet: An Accurate Temporal Convolutional Network for Embedded Motor-Imagery Brain–Machine Interfaces

许可证

本项目采用MIT许可证。更多详情请参阅LICENSE文件。

贡献

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