CNN对eeg数据处理具体代码

CNN在处理EEG( Electroencephalogram, 脑电图)数据时主要用于特征提取和分类任务。在CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG脑电数据处理中，`repat_file`模块通常用于读取并预处理数据，以便适应2D-CNN模型的输入需求[^1]。

具体代码示例可能包括以下几个步骤：

1. **数据加载**:

   from repat_file import load_data
   eeg_data, labels = load_data('path_to_eeg_data') # 加载原始 EEG 数据和标签

2. **数据标准化/归一化**:

   eeg_data = eeg_data / np.max(eeg_data) # 对数据进行归一化，使每个通道的数据范围在0-1之间

3. **数据转换为2D**:

   n_samples, n_channels, n_time_points = eeg_data.shape
   eeg_data = eeg_data.reshape(-1, n_channels, n_time_points) # 转换为 (样本数, 原始通道数, 时间点)

4. **数据切片/分块**:

   X_train, y_train, X_val, y_val = train_test_split(eeg_data, labels, test_size=0.2, ...) # 划分训练集和验证集
   X_train, X_val = sliding_window(X_train, X_val, window_size, step_size) # 分成固定大小的窗口

5. **构建2D-CNN模型**:

   model = create_2d_cnn_model(input_shape=(window_size, n_channels, n_time_points), ...) # 根据数据维度定义模型结构

6. **训练和评估**:

   model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=epochs, batch_size=batch_size)

请注意，实际代码可能会因库依赖、数据预处理细节和其他参数调整而有所不同。上述步骤仅提供了一个概念性的框架。对于更深入的实现，你需要查阅具体的CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG数据处理教程或研究论文。