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文中的方法是EEG源成像（ESI）+ Morlet小波联合时频分析（JTFA）+卷积神经网络（CNN）。原始数据已使用Matlab ToolkitBrainstorm处理。在ESI + JTFA过程处理之后，使用CNN对EEG数据进行分类。
EEG Motor Imagery Signals (Tasks) Classification
via Convolutional Neural Networks (CNN)
代码地址：
https://github.com/SuperBruceJia/EEG-Motor-Imagery-Classification-CNNs-TensorFlow
安装使用
Python file: PhysioNet_MI_Dataset/MIND_Get_EDF.py
--- download all the EEG Motor Movement/Imagery Dataset .edf files from here!
(Under Any Python Environment) $ python MIND_Get_EDF.py
Python file: Read_Raw_Data_Save_Into_Matlab_Files.py
--- Read the edf Raw data of different channels and save them into matlab .m files
--- At this stage, the Python file must be processed under a Python 2 environment (I recommend to use Python 2.7 version).
(Under Python 2.7 Environment) $ python Read_Raw_Data_Save_Into_Matlab_Files.py
Matlab file: Saved_Matlab_Data/Preprocessing_Raw_Data.m
--- Pre-process the dataset (Data Normalization mainly) and save matlab .m files into Excel .xlsx Files
Python file: MI_Proposed_CNNs_Architecture.py
--- the proposed CNNs architecture
--- based on TensorFlow 1.12.0 with CUDA 9.0 or TensorFlow 1.13.1 with CUDA 10.0
--- The trained results are saved in the Tensorboard
--- Open the Tensorboard and save the results into Excel .csv files
--- Draw the graphs using Matlab or Origin
(Under Python 3.6 Environment) $ python MI_Proposed_CNNs_Architecture.py
CNN网络架构代码：MI_Proposed_CNNs_Architecture
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分享标题：TensorFlow处理运动想象分类任务示例分析
转载来于：
http://cdkjz.cn/article/iepgji.html
