脑机接口,运动想象源码实验复现
数据集+python源码
基于tensorflow 的EEG-TCNet
源码论文
在本文中,提出了EEG-TCNET,一种新的时间卷积网络(TCN),它在需要很少可训练参数的情况下实现了出色的准确性。
其低内存占用和低计算复杂度的推理使其适合于在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。
在BCI Competition IV2a数据集上的实验结果表明,EEG-TCNET在4类MI中的分类准确率达到77.35%,通过为每个主题找到最优的网络超参数,我们进一步将准确率提高到83.84%。
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