实例介绍
【实例简介】
这段代码是Edgar Moises Hernandez-Gonzalez在其硕士论文《基于二维表示和卷积神经网络的EEG信号分类》中使用的代码，主要实现了使用卷积神经网络(CNN)和CNN LSTM模型对脑电图(EEG)信号进行分类。
主要功能
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数据处理：
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读取EEG信号数据(CSV格式)
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将EEG信号转换为二维表示(时频图)
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提供两种时频表示方法：STFT(短时傅里叶变换)和CWT(连续小波变换)
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数据归一化处理
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模型构建：
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实现了两种神经网络架构：
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纯2D CNN模型
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2D CNN LSTM混合模型
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使用Keras框架构建模型
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模型评估：
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采用10折分层交叉验证
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计算准确率、损失和Cohen's Kappa系数
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输出混淆矩阵
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绘制训练过程中的准确率和损失曲线
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【核心代码】
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