Kaggle脑电图检测比赛代码：grasp-and-lift项目

简介：
本项目为Kaggle脑电图检测比赛中grasp-and-lift项目的实现代码，旨在通过分析脑电数据预测抓取和提起动作。 Kaggle抓举检测此存储库中的代码可用于在Kaggle抓举式EEG检测比赛数据上训练和采样LSTM和CNN（相当实验）模型。我并不知道排行榜得分是多少，因为我忘记了报名截止日期...笔记这些模型可能表现不佳。我对信号处理和EEG领域了解不多，并且在此比赛中花费的时间不足，无法获得令人满意的结果。无论如何，这是一个学习LSTM如何工作以及如何使用python进行数据处理的绝好机会。 克隆存储库后，您应该运行setup.sh脚本，它将准备目录结构并预处理数据。随后应执行准备工作。主要脚本连接了两个其他脚本：do_subject.sh num用于主题编号num训练LSTM模型，并在验证集上对其进行评估；do_submission.sh分别针对每个主题训练LSTM模型，并生成验证和提交文件。 管道首先使用python脚本进行预处理，calc_mean_std.py应用低通滤波。