循环神经网络RNN——利用LSTM对脑电波信号进行分类，Keras实现

本文主要是介绍循环神经网络RNN——利用LSTM对脑电波信号进行分类，Keras实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文对脑电波信号进行分类。人类大脑在接受不同的刺激（光照、声音）时，脑电波的形状是不一样的。

因而，想通过对脑电波进行学习，从而判断大脑接受了哪种刺激。

我们在人的大脑上安装了32个芯片，芯片的分布如下图所示。这些芯片每隔一定的秒数就会测得信号、这些信号就是脑电波信号。显然，脑电波数据是时间序列。

脑电波的时间序列如下：

每一条脑电波都对应了一种刺激（共6种），结构如下：

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