【源码】基于PyTorch框架的EEG信号MI任务处理系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架开发的EEG（脑电图）信号MI（运动想象）任务处理系统。涵盖数据预处理、模型构建、训练及评估等模块，主要用于处理和分析EEG信号数据，实现对运动想象任务的识别与理解。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：提供脚本用于加载、处理和保存EEG信号数据，可过滤整理数据，去除无用数据段，保留有效数据。
2. 模型构建：定义多层卷积神经网络模型，专门处理EEG信号数据，识别运动想象任务。
3. 模型训练：提供训练脚本，借助PyTorch框架进行模型训练，优化参数以提高识别准确率。
4. 模型评估：包含测试脚本，可评估模型性能，计算准确率、损失等指标。
5. 可视化工具：使用TensorBoard对训练过程中的数据（如损失和准确率）进行可视化。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件。
2. 安装Python环境，确保安装了PyTorch框架。
3. 解压源码文件，在命令行中导航到项目的根目录。
4. 训练模型：运行train.py文件。
5. 测试模型：运行test.py文件。

注意，运行脚本前，需保证数据集的路径、文件名和格式与代码中定义的一致。若要充分利用GPU加速，建议安装CUDA及支持的PyTorch版本。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】