matlab实现cnn处理四维脑电信号代码

以下是一个简单的四维脑电信号CNN处理的Matlab代码示例：

% 加载数据
load('eeg_data.mat'); % 包含一个 EEG 数据集，大小为 100x100x23x100

% 设置 CNN 参数
inputSize = [100 100 23];
numFilters = 20;
filterSize = [10 10 3];
poolSize = [2 2 1];
numClasses = 2;
epochs = 10;
miniBatchSize = 10;

% 创建 CNN 架构
layers = [
    imageInputLayer(inputSize)
    convolution3dLayer(filterSize, numFilters)
    reluLayer
    maxPooling3dLayer(poolSize)
    convolution3dLayer(filterSize, numFilters)
    reluLayer
    maxPooling3dLayer(poolSize)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',epochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练 CNN
net = trainNetwork(eeg_data,labels,layers,options);

这个代码使用了CNN处理四维脑电信号数据集，其中包括100个100x100x23的 EEG 数据。该CNN包括两个卷积层和两个最大池化层，以及一个全连接层和一个softmax分类层。使用SGDM算法进行训练，最大训练次数为10次，迭代批次大小为10。