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Matlab中的GCN_for_EEG：使用图卷积网络进行四类EEG信号分类的代码实现

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简介：
这段简介描述了在Matlab环境中利用图卷积网络（GCN）对四种不同类型的脑电图（EEG）信号进行分类的代码实现。该工具为研究者提供了一种有效的途径，以深入分析和理解基于图结构的EEG数据。 在MATLAB中编写GCN_for_EEG代码以用于4类EEG分类，并且穿插使用Python来实现图卷积网络（GCN）。我的工作基于Shuyue的，但她的预处理是在MATLAB里完成的，这可能不是所有人都能顺利进行。因此我将部分代码改为纯Python版本。 我在新的代码中添加了其他类型的GCN并修改了一些关键的部分。要运行这些更新后的代码，请按照以下步骤操作： 1. 下载数据文件，并将其放置在01loadData目录下（或者，您可以直接运行downloaddata.py和edfread.py脚本来获取64个电极的数据及相应的标签）。 2. 使用Python 2.7环境。接下来将上一步的结果复制到名为02Preprocess的文件夹中。 3. 我同时提供了MATLAB和PYTHON版本的代码，但我更倾向于使用PURE PYTHON环境来运行整个流程。因此，请进入WithPython目录并创建一个名为data的新文件夹，在其中放置128个.mat格式的数据文件。 4. 运行更新后的代码后，结果将以.csv形式保存在与onEEGcode.py同级的pythondata文件夹中。 为了正确执行这些步骤和操作，确保所有必要的库已安装，并且环境设置符合要求。

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  • Matlab中的GCN_for_EEG：使用图卷积网络进行四类EEG信号分类的代码实现
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    这段简介描述了在Matlab环境中利用图卷积网络（GCN）对四种不同类型的脑电图（EEG）信号进行分类的代码实现。该工具为研究者提供了一种有效的途径，以深入分析和理解基于图结构的EEG数据。 在MATLAB中编写GCN_for_EEG代码以用于4类EEG分类，并且穿插使用Python来实现图卷积网络（GCN）。我的工作基于Shuyue的，但她的预处理是在MATLAB里完成的，这可能不是所有人都能顺利进行。因此我将部分代码改为纯Python版本。 我在新的代码中添加了其他类型的GCN并修改了一些关键的部分。要运行这些更新后的代码，请按照以下步骤操作： 1. 下载数据文件，并将其放置在01loadData目录下（或者，您可以直接运行downloaddata.py和edfread.py脚本来获取64个电极的数据及相应的标签）。 2. 使用Python 2.7环境。接下来将上一步的结果复制到名为02Preprocess的文件夹中。 3. 我同时提供了MATLAB和PYTHON版本的代码，但我更倾向于使用PURE PYTHON环境来运行整个流程。因此，请进入WithPython目录并创建一个名为data的新文件夹，在其中放置128个.mat格式的数据文件。 4. 运行更新后的代码后，结果将以.csv形式保存在与onEEGcode.py同级的pythondata文件夹中。 为了正确执行这些步骤和操作，确保所有必要的库已安装，并且环境设置符合要求。
     
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