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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