Advertisement

运动想象分类的MATLAB代码-CNN-MI-BCI：利用CNN-SAE进行MI-BCI分类的程序（参考文献：Tabaretal-201...）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
运动想象分类的MATLAB代码-CNN-MI-BCI 是一个基于卷积神经网络和栈式自编码器技术实现运动想象脑机接口信号分类的开源项目，适用于相关领域的研究与开发。 运动想象分类的MATLAB代码介绍用于MI-BCI分类的CNN-SAE程序（基于“用于脑电运动图像信号分类的新型深度学习方法”）。使用此程序时，请遵循rasmusbergpal的许可协议。 该程序是名为CNN-SAE（MI-BCI）的一个Matlab工具，专门设计用来对MotorImageryEEG信号进行分类。它基于rasmusbergpal先前开发的工作，并作了一些改进以提高性能表现。 为了优化其效果，我们使用了短时傅立叶变换(STFT)，这种输入形式结合了时间、频率和位置信息来研究CNN的效能。此外，还采用了Fisher判别分析型F分数的方法，分别基于带通（BP）特征和功率谱密度（PSD）特征选择出每个主题的最佳频段。 在实验中，我们使用与运动想象脑电波信号相关的典型频段、个体最佳频段以及扩展的频段作为CNN输入图像的频率范围。此程序的结果可以在名为“excel”的文件中的“python”字典里找到。该Python代码是基于具有GPU加速的TensorFlow 1.6编写的。 总之，这个MATLAB实现提供了强大的工具来处理和分类脑电图运动想象信号，并通过使用深度学习技术实现了高效的数据分析能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 运动想象分类的MATLAB代码-CNN-MI-BCI：利用CNN-SAE进行MI-BCI分类的程序（参考文献：Tabaretal-201...）
    优质
    运动想象分类的MATLAB代码-CNN-MI-BCI 是一个基于卷积神经网络和栈式自编码器技术实现运动想象脑机接口信号分类的开源项目，适用于相关领域的研究与开发。 运动想象分类的MATLAB代码介绍用于MI-BCI分类的CNN-SAE程序（基于“用于脑电运动图像信号分类的新型深度学习方法”）。使用此程序时，请遵循rasmusbergpal的许可协议。 该程序是名为CNN-SAE（MI-BCI）的一个Matlab工具，专门设计用来对MotorImageryEEG信号进行分类。它基于rasmusbergpal先前开发的工作，并作了一些改进以提高性能表现。 为了优化其效果，我们使用了短时傅立叶变换(STFT)，这种输入形式结合了时间、频率和位置信息来研究CNN的效能。此外，还采用了Fisher判别分析型F分数的方法，分别基于带通（BP）特征和功率谱密度（PSD）特征选择出每个主题的最佳频段。 在实验中，我们使用与运动想象脑电波信号相关的典型频段、个体最佳频段以及扩展的频段作为CNN输入图像的频率范围。此程序的结果可以在名为“excel”的文件中的“python”字典里找到。该Python代码是基于具有GPU加速的TensorFlow 1.6编写的。 总之，这个MATLAB实现提供了强大的工具来处理和分类脑电图运动想象信号，并通过使用深度学习技术实现了高效的数据分析能力。
     
  • BCI-II-III-Classification: 利用CNN及CNN+LSTM方法对EEG信号中的运动想象进行分类
    优质
    本研究利用深度学习技术，特别是基于卷积神经网络（CNN）和结合长短期记忆网络（LSTM）的CNN模型，对脑电图（EEG）信号中的运动想象任务进行分类。通过创新性地应用这些算法，我们旨在提高运动想象识别的准确性和效率，为BCI技术的发展提供新的思路和方法。 BCI-II-III分类采用CNN和CNN + LSTM对EEG信号中的运动想象力进行分类。
     
  • BCI Competition 2008 运动想象四分类 .mat 数据集
    优质
    该数据集为BCI Competition 2008中运动想象四分类任务提供实验材料，包含.mat格式文件，记录了参与者的脑电波信号，用于识别四种不同类型的意念运动。 已经将官方的.gdf格式转换为.mat格式。此资源对应一篇博文。
     
  • BCI Competition 2002运动想象数据集
    优质
    BCI Competition 2002运动想象数据集是由多国研究人员提供的脑机接口研究数据，包含用户进行左手或右手等意象任务时采集的EEG信号。 已经包含了测试集的标签。
     
  • 利用CNN-BILSTM-Attention模型进行分类预测的Matlab代码分享, 202
    优质
    本资源提供基于CNN-BILSTM-Attention模型在分类预测任务中的Matlab实现代码，适合自然语言处理与深度学习研究者参考使用。 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)的分类预测模型适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，程序内部包含详细的注释说明，便于用户直接替换数据进行应用。此外，此程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。
     
  • 【CNN分类】利用卷积神经网络进行数据分类（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用卷积神经网络（CNN）进行数据分类的教程和相关MATLAB代码。通过详细的注释，帮助用户理解CNN的工作原理及其在实际问题中的应用。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真研究。 内容标题所示。相关介绍可以在博主主页搜索博客查看。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用 开发者简介：热爱科研的MATLAB仿真开发人员，注重技术和个人修养同步提升，欢迎联系进行MATLAB项目合作。 团队长期从事以下领域算法的研究与改进： 1. 智能优化算法及应用 - 1.1 改进智能优化算法（单目标和多目标） - 1.2 生产调度研究： - 装配线调度 - 车间调度 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度 2. 路径规划 - 旅行商问题（TSP、TSPTW） - 各类车辆路径规划问题（vrp、VRPTW、CVRP） - 机器人路径规划 - 多无人机三维路径规划 - 多式联运优化 - 无人机结合车辆路径配送 3. 其他研究方向： - 三维装箱求解 - 物流选址：背包问题，物流选址，货位优化等。 4. 电力系统优化： 包括微电网、配网系统优化、重构及有序充电策略；储能双层调度和配置技术等。 5. 神经网络预测与分类： 含BP神经网络、LSSVM、SVM、CNN以及各种RNN模型（ELMAN，LSTM，GRU）的回归与时序预测应用。 6. 图像处理算法 包括图像识别（车牌标志，身份证银行卡等）、分割检测压缩增强等多种技术研究。 7. 信号处理： 含故障诊断与各类生物电信号分析。 8. 元胞自动机仿真：涵盖交通流、人群疏散及病毒扩散等领域模拟。 9. 无线传感器网络优化设计 涉及定位覆盖通信等方面改进算法开发。
     
  • 公开及BCI竞赛数据集结合SVM-CSP的运动想象二分类示例演示
    优质
    本项目通过融合公开和BCI竞赛中的数据集，并利用SVM-CSP方法进行运动想象信号处理与分析，展示基于EEG的二分类任务的应用实例。 本项目是一个结合了公开数据集与BCI竞赛数据集，并运用SVM（支持向量机）与CSP（共空间模式）技术进行运动想象二分类的演示程序，在脑-机接口领域，CSP算法是一种常用的技术，它可以增强特定脑电图（EEG）模式的相关信息并抑制不相关的信号。因此，在处理如运动想象等分类任务时，该技术能够显著提高分类器性能。 SVM是一种经典的监督学习方法，广泛应用于解决分类和回归问题，并在模式识别领域表现出色。其核心思想是寻找一个最优的超平面以最大化不同类别数据点之间的边界。结合CSP预处理步骤后，SVM可以更有效地处理BCI竞赛数据集中的运动想象任务。 运动想象（MI）是指通过用户想象肢体动作产生特定脑电图模式的过程，在二分类任务中通常将这种想象分为两种类型，例如左手或右手的运动。这类问题对于评估BCI系统的性能至关重要。 本演示程序旨在展示如何利用SVM-CSP方法处理公开的BCI数据集，并应用于运动想象任务。它为研究人员提供了一个可供学习和比较的参考模型，同时也便于学术交流与算法验证。 构建此类分类系统通常需经过数据预处理、特征提取、分类器设计及验证等步骤。其中，数据预处理包括滤波和去除伪迹以提高信号质量；在特征提取阶段应用CSP算法来增强与运动想象相关的特性；而基于SVM的模型则通过交叉验证等方式优化参数设置，实现最佳分类效果。系统需经过测试集上的验证评估其实际应用场景中的潜力。 面对诸如信号非平稳性、个体差异大及环境噪声干扰等挑战时，本演示程序提供了一种解决方案，并展示了如何利用技术手段克服这些问题以实现实用的运动想象识别功能。 此项目不仅是一个简单的演示程序，更是一种具有实用价值的研究工具。它结合了最新的数据集和先进的算法，为研究人员提供了构建自己BCI分类系统的完整框架，并在此基础上进行进一步创新与优化。
     
  • CNN-3D图像-Tensorflow：利用CNN对3D图像进行分类
    优质
    本文介绍了一种基于TensorFlow框架的深度学习模型，该模型采用卷积神经网络(CNN)技术来处理和分析三维图像数据，并实现高效的图像分类。 使用Tensorflow的CNN进行3D MRI分类任务需要解决一些挑战。代码依赖关系包括：Tensorflow 1.0、Anaconda 4.3.8 和 Python 2.7。 从3D医学图像中学习模型存在困难，主要是由于数据大小庞大（例如218x182x218或256x256x40）以及训练规模较小。此外，所有图像看起来非常相似，并且主体之间只有细微的差别。 为了解决这些问题，可以采取以下措施：配备高性能机器特别是增加RAM；在预处理阶段对图像进行下采样以减小数据量；通过旋转、平移等操作进行数据扩充来生成更多训练样本。此外还可以考虑利用迁移学习的方法提高模型性能。
     
  • 利用Gumbel-Softmax方法进行运动想象分类的通道选择
    优质
    本研究采用Gumbel-Softmax技巧优化运动想象任务中的脑电特征选取，通过模拟离散变量来自动挑选最佳EEG通道，提升分类准确性与效率。 在神经科学领域内，运动想象（Motor Imagery, MI）是一种重要的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术，它通过用户想象执行特定动作来生成可识别的脑电图（Electroencephalogram, EEG）模式。本项目重点关注如何利用gumbel-softmax方法进行通道选择以优化运动想象分类任务中的性能和效率。 首先，我们需要理解gumbel-softmax方法的作用。这是一种在离散问题中模拟软化硬最大值的技术，通常用于概率模型的训练过程中减少计算资源的需求。在深度学习领域内，gumbel-softmax允许实现不同变量采样，并且确保梯度可以在整个模型优化过程中的传播。本项目利用该技术来确定哪些EEG通道对于运动想象任务而言最具信息量。 处理原始EEG信号是此项目的另一个关键环节。预处理步骤包括去除噪声、滤波以及校正各通道间的电位差异，随后使用时频分析方法（如短时傅立叶变换STFT或小波变换）提取特征。这些特征可能涉及功率谱密度和频率峰值等指标，它们能够反映大脑在不同频率范围内的活动情况。 模型构建阶段通常采用深度学习架构，例如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN，因为这类方法可以捕捉到EEG信号的时间序列特性。通过gumbel-softmax的帮助，这些模型可以选择最重要的通道作为输入数据源，从而减少不必要的计算量并提高分类性能。 Python语言因其在科学计算领域的广泛支持而被选用来实现上述过程。项目中可能会包含用于选择关键通道的代码、深度学习模型的具体实现以及原始EEG数据和预处理后的数据集等文件或目录结构设计。 在整个训练流程中，交叉验证策略将用来评估模型泛化能力，并进行参数调整以优化性能指标如准确率、F1分数及混淆矩阵的表现结果。最终目标是通过减少不相关通道的影响来提升BCI系统的效率与准确性，从而为未来脑机接口技术的发展提供重要参考依据和应用价值，尤其是在实时低功耗的BCI应用场景中。
     
  • 使用Python和CNN进行图像分类的代码
    优质
    这段代码展示了如何利用Python编程语言结合卷积神经网络（CNN）模型实现高效的图像分类任务。 使用TensorFlow的Python实现CNN进行图片分类，目前可以区分三类图像，并且可以根据需要增加类别。