function net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params) % 创建EEGNet模型 layers = [ sequenceInputLayer([1 T*Fs 1],'Name','InputLayer') convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F1],'NumChannels',EEGNet_Params.F2,'Padding','same','Name','ConvLayer1') batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer1') depthwiseConv2dLayer([EEGNet_Params.D EEGNet_Params.F2],'Padding','same','Name','DepthConvLayer') batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer2') averagePooling2dLayer([1 EEGNet_Params.T],'Name','AvgPoolingLayer') dropoutLayer(EEGNet_Params.dropOutRate,'Name','DropoutLayer') convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F3],'NumChannels',EEGNet_Params.F4,'Padding','same','Name','ConvLayer2') batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer3') flattenLayer('Name','FlattenLayer') fullyConnectedLayer(EEGNet_Params.numClasses,'Name','OutputLayer') softmaxLayer('Name','SoftmaxLayer') classificationLayer('Name','ClassificationLayer')]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', EEGNet_Params.numEpochs, ... 'MiniBatchSize', EEGNet_Params.miniBatchSize, ... 'InitialLearnRate', EEGNet_Params.initialLearnRate, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', EEGNet_Params.dropFactor, ... 'LearnRateDropPeriod', EEGNet_Params.dropPeriod, ... 'Shuffle','every-epoch', ... 'Plots','training-progress', ... 'ExecutionEnvironment','gpu'); % 训练EEGNet模型 net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options); end

这段代码定义了一个名为 `train_EEGNet` 的函数，用于训练 EEGNet 模型。这个函数接受五个参数：

- `X_train`: 训练数据，一个大小为 [1×1×N] 的数组，其中 N 是样本数。
- `Y_train`: 训练标签，一个大小为 [1×1×N] 的数组，其中每个元素表示对应样本的标签。
- `Fs`: 采样频率，表示每秒钟采样的次数。
- `T`: 时域窗口长度，表示每个样本的长度（以秒为单位）。
- `EEGNet_Params`: EEGNet 模型的参数，一个结构体，包含了模型的各个参数，例如卷积核大小、池化核大小、dropout 等。

这个函数首先定义了一个名为 `layers` 的数组，用于定义 EEGNet 模型的层。这个数组包含了输入层、卷积层、深度可分离卷积层、池化层、dropout 层、全连接层、softmax 层和分类层。具体结构可以参考论文 "EEGNet: A Compact Convolutional Network for EEG-based Brain-Computer Interfaces"。

接着，这个函数定义了一个名为 `options` 的结构体，用于设置训练选项。这个结构体包含了许多参数，例如学习率、最大迭代次数、批次大小等。

最后，这个函数调用了 `trainNetwork` 函数，对 EEGNet 模型进行训练。该函数返回训练后的模型 `net`。

相关问题

帮我修改正确。错误使用 trainNetwork 无效网络。 出错 train_EEGNet (第 45 行) net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options); 出错 question3 (第 35 行) net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params); 原因: 层 'ConvLayer1': Invalid input data. The number of channels of the input data (1) must match the layer's expected number of channels (16).

如果你的数据集通道数为1，那么你可以通过在输入数据之前添加一个升维层来解决这个问题。修改后的代码可能如下所示：

function net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params)
    % Define EEGNet architecture
    inputLayer = imageInputLayer([size(X_train,1) size(X_train,2) 1]);
    upsampleLayer = convolution2dLayer([1 1], 16, 'padding', 'same'); % 新增升维层
    convLayer1 = convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F1], EEGNet_Params.F1, 'padding', 'same');
    convLayer2 = convolution2dLayer([EEGNet_Params.Chans EEGNet_Params.F2], EEGNet_Params.F2, 'padding', 'same');
    depthLayer = depthConcatenationLayer(2);
    poolLayer = maxPooling2dLayer([1 EEGNet_Params.P], 'stride', [1 EEGNet_Params.Q]);
    dropoutLayer = dropoutLayer(EEGNet_Params.DropProb);
    flattenLayer = flattenLayer();
    denseLayer = fullyConnectedLayer(2, 'name', 'fc');
    softmaxLayer = softmaxLayer();
    classificationLayer = classificationLayer();
    
    layers = [
        inputLayer
        upsampleLayer
        convLayer1
        convLayer2
        depthLayer
        poolLayer
        dropoutLayer
        flattenLayer
        denseLayer
        softmaxLayer
        classificationLayer];
    
    % Set training options
    options = trainingOptions('adam', ...
        'InitialLearnRate', EEGNet_Params.LR, ...
        'MaxEpochs', EEGNet_Params.NumEpochs, ...
        'MiniBatchSize', EEGNet_Params.MiniBatchSize, ...
        'Shuffle', 'every-epoch', ...
        'Plots', 'training-progress', ...
        'Verbose', false);
    
    % Train network
    net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options);
end

这里我们新增了一个升维层，它的输入通道数为1，输出通道数为16，用于将输入数据的通道数转换为网络期望的通道数。

1）实验过程：受试者想象左手运动、右手、舌头或脚的运动，想象四种动作的顺序随机。每次想象动作8 s钟。 2）数据格式：数据在block1中，数据格式为：采样频率为250 Hz，block1{1，1}为运动想象数据，数据格式为通道试次采样点（3472000），3是三个通道，第一个通道为Cz，第二个通道为C3，第三个通道为C4；47是指47个试次，47个试次对应的标签见block1{1,2}中，是一个47*1的一维数组，里面的数字只有1、2、3、4，其中1表示左手、2表示右手、3表示双脚和4表示舌头。平均每个Block每种运动大概11-12个试次。 3、任务要求： 调试EEGNet模型，用于处理运动想象脑电数据，实现四分类。计算分类准确率、混淆矩阵等。。提供MATLAB代码，完成上述任务

以下是用EEGNet模型处理运动想象脑电数据的MATLAB代码，实现四分类，并计算分类准确率和混淆矩阵。

% Load data
load('data.mat');

% Define EEGNet parameters
EEGNet_Params.Fs = 250;
EEGNet_Params.T = 8;
EEGNet_Params.F1 = 8;
EEGNet_Params.F2 = 16;
EEGNet_Params.D = 2;
EEGNet_Params.P = 4;

% Split data into train and test sets (80/20 split)
[train_data,train_labels,test_data,test_labels] = split_data(block1);

% Train EEGNet model
net = train_EEGNet(train_data, train_labels, EEGNet_Params);

% Test EEGNet model
[pred_labels, test_acc] = test_EEGNet(net, test_data, test_labels);

% Calculate confusion matrix
conf_mat = confusionmat(test_labels, pred_labels);

% Display results
disp(['Test accuracy: ', num2str(test_acc)]);
disp('Confusion matrix:');
disp(conf_mat);

其中，`split_data` 函数用于将数据分成训练集和测试集，`train_EEGNet` 函数用于训练EEGNet模型，`test_EEGNet` 函数用于测试EEGNet模型，`confusionmat` 函数用于计算混淆矩阵。

以下是 `split_data` 函数的代码：

function [train_data,train_labels,test_data,test_labels] = split_data(block1)

% Extract data and labels from block1
data = block1{1,1};
labels = block1{1,2};

% Split data into train and test sets
train_data = [];
train_labels = [];
test_data = [];
test_labels = [];

for i = 1:size(data,3)
    % Randomly assign to train or test set
    if rand() < 0.8
        train_data = cat(4, train_data, data(:,:,i));
        train_labels = [train_labels; labels(i)];
    else
        test_data = cat(4, test_data, data(:,:,i));
        test_labels = [test_labels; labels(i)];
    end
end

end

其中，`data` 是脑电数据，`labels` 是对应的标签，函数将数据和标签随机分成训练集和测试集，训练集和测试集的数据分别保存在 `train_data` 和 `test_data` 中，训练集和测试集的标签分别保存在 `train_labels` 和 `test_labels` 中。

以下是 `train_EEGNet` 函数的代码：

function net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params)

% Define EEGNet model
input_layer = imageInputLayer([size(X_train,1), size(X_train,2), EEGNet_Params.D], 'Name', 'InputLayer');
conv_layer1 = convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F1],'NumChannels',EEGNet_Params.F2,'Padding','same','Name','ConvLayer1');
batchnorm_layer1 = batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer1');
activation_layer1 = reluLayer('Name','ActivationLayer1');
avgpool_layer1 = averagePooling2dLayer([1 EEGNet_Params.P],'Stride',[1 EEGNet_Params.P],'Name','AvgPoolLayer1');
conv_layer2 = convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F2],'NumChannels',EEGNet_Params.F2*2,'Padding','same','Name','ConvLayer2');
batchnorm_layer2 = batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer2');
activation_layer2 = reluLayer('Name','ActivationLayer2');
avgpool_layer2 = averagePooling2dLayer([1 EEGNet_Params.P],'Stride',[1 EEGNet_Params.P],'Name','AvgPoolLayer2');
flatten_layer = flattenLayer('Name','FlattenLayer');
fc_layer = fullyConnectedLayer(4,'Name','FCLayer');
output_layer = softmaxLayer('Name','OutputLayer');
classification_layer = classificationLayer('Name','ClassificationLayer');

% Concatenate layers
layers = [input_layer; conv_layer1; batchnorm_layer1; activation_layer1; avgpool_layer1; conv_layer2; batchnorm_layer2; activation_layer2; avgpool_layer2; flatten_layer; fc_layer; output_layer; classification_layer];

% Define options for training
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MaxEpochs',30, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress');

% Train EEGNet model
net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options);

end

其中，`X_train` 是训练集数据，`Y_train` 是训练集标签，`Fs` 是采样频率，`T` 是想象动作时间长度，`EEGNet_Params` 是EEGNet模型的参数，函数根据这些参数定义EEGNet模型，并使用训练集数据和标签训练模型。

以下是 `test_EEGNet` 函数的代码：

function [pred_labels, test_acc] = test_EEGNet(net, X_test, Y_test)

% Predict labels for test data
pred_labels = classify(net, X_test);

% Calculate test accuracy
test_acc = sum(pred_labels == Y_test) / numel(Y_test);

end

其中，`net` 是已经训练好的EEGNet模型，`X_test` 是测试集数据，`Y_test` 是测试集标签，函数使用模型对测试集数据进行预测，计算预测准确率并返回预测结果和准确率。

执行上述代码后，MATLAB命令行窗口将输出测试准确率和混淆矩阵。