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Braindecode系列 (1):在BCIC IV 2a数据集上进行试验

braindecode

0. 引言

最近在看运动想象相关的论文时,找到了一个很好的关于脑电信号处理的深度学习库,名为:Braindecode。在该库包中,集成了众多模型,包括:EEGNetShallow_fbcspAtcnetTcn等。这里就如何使用Braindecode 进行简单的介绍,本节内容主要介绍一个小项目:在BCI IV 2a数据集上进行试验。该项目主要分为四个系列,分别为:

  1. BCIC IV 2a数据集上进行试验(trialwise decoding
  2. BCIC IV 2a 数据集上的裁剪解码 (cropped decoding
  3. BCIC IV 2a数据集的数据增强
  4. 使用自定义数据集

Braindecode 项目地址:Braindecode:一个解决脑电信号处理的深度学习模型的开源Python库

1. 环境介绍

1.1 环境配置

首先,介绍下如何配置项目所需的环境。项目所需环境配置主要分为三个步骤:

  1. Pytorch的配置。项目里面所用的诸多深度学习模型
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