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

以下是使用 MATLAB 实现 EEGNet 模型进行运动想象分类的示例代码：

% 加载数据
load('data.mat');
data = block1{1, 1};
labels = block1{1, 2};

% 定义常量
Fs = 250;  % 采样频率
T = 8;  % 时域窗口长度（秒）
numClasses = 4;  % 分类数目

% 特征提取
X = extract_features(data, Fs, T);

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(labels), 'HoldOut', 0.3);
X_train = X(:, :, cv.training);
Y_train = categorical(labels(cv.training));
X_test = X(:, :, cv.test);
Y_test = categorical(labels(cv.test));

% EEGNet 模型参数
EEGNet_Params = struct();
EEGNet_Params.F1 = 8;
EEGNet_Params.F2 = 16;
EEGNet_Params.D = 2;
EEGNet_Params.F3 = 16;
EEGNet_Params.F4 = 32;
EEGNet_Params.T = T;
EEGNet_Params.numClasses = numClasses;
EEGNet_Params.dropOutRate = 0.25;
EEGNet_Params.numEpochs = 50;
EEGNet_Params.miniBatchSize = 32;
EEGNet_Params.initialLearnRate = 0.001;
EEGNet_Params.dropFactor = 0.5;
EEGNet_Params.dropPeriod = 10;

% 训练 EEGNet 模型
net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params);

% 测试 EEGNet 模型
Y_pred = classify(net, X_test);
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / length(Y_test);
confusion = confusionmat(Y_test, Y_pred);
disp(['分类准确率：', num2str(accuracy)]);
disp('混淆矩阵：');
disp(confusion);

其中，`extract_features` 函数用于特征提取，`train_EEGNet` 函数用于训练 EEGNet 模型，`classify` 函数用于对测试数据进行分类。你需要根据你的实验数据和具体任务进行相应的修改和调试。