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深度脑电图信号的CNN-LSTM识别代码

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简介：
本项目包含深度脑电图信号的CNN-LSTM模型实现代码，用于准确识别和分类脑电信号模式。适合神经科学与机器学习研究者参考使用。 Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码可以用于分析和处理由Deap数据集提供的脑电波信号，并利用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的结合来提升模型性能，实现对复杂模式的有效捕捉及预测。

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  • 深度脑电图信号的CNN-LSTM识别代码
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    本项目包含深度脑电图信号的CNN-LSTM模型实现代码，用于准确识别和分类脑电信号模式。适合神经科学与机器学习研究者参考使用。 Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码可以用于分析和处理由Deap数据集提供的脑电波信号，并利用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的结合来提升模型性能，实现对复杂模式的有效捕捉及预测。
     
  • 基于CNN和LSTM的DEAP脑电数据情绪识别方法
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的情感识别模型，专门针对DEAP数据库中的脑电数据进行情感分析。通过提取高频特征并优化情绪分类性能，该方法在评估中表现出色。 通过提取微分熵并将其转换为4维数据形式【4800，4，9，9】，与近几年发表的论文中的数据处理方式一致。测试集准确率达到91.62%，验证集达到93.96%。
     
  • 基于图像的深度学习无线电信号识别
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    本研究探索利用深度学习技术，通过分析无线电信号对应的图像特征，实现对复杂无线环境下的信号高效、准确的识别与分类。 本段落提出了一种利用图像深度学习技术解决无线电信号识别问题的新方法。首先将无线电信号转化为二维图片形式，并将其视为一个目标检测任务；然后应用人工智能在图像识别领域的先进成果，以提升无线信号的智能化识别能力和复杂电磁环境下的辨识能力。基于此思路，开发出了一种名为RadioImageDet的算法用于无线电信号识别。 实验结果显示，在包含12类共计4740个样本的数据集中，该算法能够准确地识别无线电波形类型及其时/频坐标位置；其识别准确性达到了86.04%，mAP值为77.72，并且在一台配置中等的台式计算机上仅需33毫秒即可完成检测任务。这些结果充分验证了所提出的方法和算法的有效性和可行性。
     
  • CNN图像识别的代码
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    这段代码用于实现基于CNN（卷积神经网络）的图像识别功能，能够高效准确地对各类图像进行分类和识别。 我编写了一个CNN图像识别代码，能够输出训练集的准确度，并且可以保存模型。
     
  • DEAP分类：识别脑电波信号
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    DEAP分类项目专注于通过分析EEG（脑电图）数据来识别和理解人类情绪反应，致力于开发先进的机器学习模型以实现对复杂脑电波信号的有效分类。 创建DEAP_s数据目录以分类脑电信号：mkdir DEAP_s 使用CONV、MHCTW、CTW训练CWT分类：运行python cwt_classifier.py 用卷积神经网络进行分类的训练：运行python train_conv_classifier.py
     
  • 关于单通道脑电信号身份识别的深度残差网络研究.pdf
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    本文探讨了基于深度残差网络的单通道脑电信号身份识别技术，分析并优化模型以提高准确率和效率。 在多种生物特征识别模态中，利用脑电波（Electroencephalogram, EEG）进行身份识别具有抗伪造性和抗胁迫性等诸多优势。单通道脑电信号采集设备可以进一步简化这一过程。基于深度残差网络的单通道脑电信号身份识别技术能够有效提高识别准确率和实用性。
     
  • 基于KNN、SVM、CNN和LSTM的遥感图像识别Python代码.zip
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    本资源包含使用Python实现的四种机器学习与深度学习算法（K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)及长短期记忆网络(LSTM)）对遥感图像进行分类和识别的代码，适用于科研与教学。 该项目是个人毕业设计项目的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。适合计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业论文的参考项目，具有较高的学习借鉴价值。 本项目采用的数据集是由武汉大学提供的WHU-RS19数据集，该数据集中包括了机场、海滩等共19类遥感图像。每种类型的图像大约有50张，分辨率大多为600×600像素。原始数据集中存在4张非标准尺寸的图像已被移除。 利用split_dataset.py脚本将数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，并分别放置在train文件夹和test文件夹中。同时使用generate_txt.py生成了对应的索引文件，包括图片路径及标签（0~19）。由于后续实验将在Google Colab上进行，因此手动统一修改了图片的路径。 kNN算法是最简单的机器学习方法之一，在本项目中采用此法时并未对其效果抱有过高期望。当k值设为1时，测试准确率为16%。为了进一步探究参数k对结果的影响，实验分别尝试了k=1, 3, 5, 10和15的场景下算法的表现。 此外还探讨了支持向量机（SVM）在分类任务中的应用，并分析卷积神经网络（CNN）在此数据集上的表现效果。同时利用WHU-RS19数据集测试LSTM递归神经网络，该实验旨在对比LSTM与其他机器学习方法的性能差异。 本项目为深入理解上述算法提供了良好的实践机会和参考依据。
     
  • 基于LSTM-CNN的深度学习在Python中实现模式分类识别
    优质
    本研究采用Python编程语言，结合长短期记忆网络（LSTM）与卷积神经网络（CNN），构建高效能的深度学习模型以进行模式分类识别。 基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别在Python中的实现。
     
  • 基于机器学习和深度学习的遥感图像识别算法(kNNSVM-CNN-LSTM).zip
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    本研究结合k近邻、支持向量机、卷积神经网络及长短时记忆网络，提出了一种创新性的混合模型用于遥感图像识别，有效提升分类精度与效率。 随着遥感卫星成像技术和机器学习的发展，越来越多的研究人员利用机器学习方法进行遥感图像识别，并取得了显著成果。在本次作业中，我将在WHU-RS19数据集上尝试使用四种不同的机器学习算法来进行遥感图像识别，这些算法包括传统的kNN和SVM以及近年来备受青睐的CNN和LSTM。 本段落的主要内容结构如下： - WHU-RS19数据集简介 - 数据预处理及索引文档生成 - kNN测试效果分析及其参数（如k值）的影响 - SVM测试效果分析，包括学习率与正则化参数对结果影响的探讨 - SVM权重矩阵可视化展示 - CNN测试效果评估以及不同网络结构对其性能的影响研究 - LSTM算法的应用和其在遥感图像识别中的表现，讨论了学习率及dropout值等关键因素的作用。 - 总结