运动想象迁移学习系列:EEGNet-Fine tuning 0. 引言1. 主要贡献2. 提出的方法2.1 EEGNet框架2.2 微调 3. 实验结果3.1 各模型整体分类结果3.2 算法复杂度比较3.3 不同微调方法比较 4. 总结欢迎来稿 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41598-021-99114-1#citeas 论文题目：

运动想象迁移学习系列:EEGNet-Fusion-V2 0. 引言1. 主要贡献2. 网络结构3. 实验结果3.1 不同参数的评估3.2 不同参数的评估3.3 与基准模型比较 4. 总结欢迎来稿 论文地址：https://www.mdpi.com/1424-8220/23/18/7908 论文题目：Excellent fine-tuning: From specific-sub

TensorFlow搭建搭建卷积神经网络EEGNet处理脑电数据过程代码 脑电信号采集设备是由NT9200-32D型号脑电图仪和NeuSen W系列无线脑电采集系统组成，采集后的信号用Matlab打开，保存在结构体数据中，采集到的原始信号形式是：16x640000 double,最开始对数据进行手动分段分成[280,16,1000],280指trials,22指channels,1000指 sam