现在有一个数据集p1存放的是3*47*1001，3是3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是试次，1001是其功率谱值。47个试次对应的标签在label中，是一个47*1的数据，存放的数字是1到4，对应左手（1）、右手（2）、双脚（3）和舌头（4）四种运动。采样频率为250 Hz。 要求，1.把p1分成两个数据集，一个是训练集balanced_data ，3*24*1001，另一个是测试集test_data，3*24*1001。 2.用深度学习EEGNet模型，处理上述数据，实现4分类。预测测试集的数据的分类，给出准确率。 MATLAB代码实现上述问题

好的，以下是 MATLAB 代码实现上述问题：

首先，读取数据集 p1 和对应的标签 label：

load('p1.mat'); % 读取数据集 p1
load('label.mat'); % 读取标签 label

然后，将数据集 p1 和标签 label 分成训练集和测试集：

% 将数据集 p1 和标签 label 分成训练集和测试集
train_data = zeros(3, 24, 1001); % 训练集数据
test_data = zeros(3, 23, 1001); % 测试集数据
train_label = zeros(24, 1); % 训练集标签
test_label = zeros(23, 1); % 测试集标签
label_count = [0, 0, 0, 0]; % 用于统计每种运动的样本数量
for i = 1:47 % 遍历所有样本
    if label(i) == 1 && label_count(1) < 6 % 左手运动，添加到训练集
        train_data(:, label_count(1) + 1, :) = p1(:, i, :);
        train_label(label_count(1) + 1) = label(i);
        label_count(1) = label_count(1) + 1;
    elseif label(i) == 2 && label_count(2) < 6 % 右手运动，添加到训练集
        train_data(:, label_count(2) + 7, :) = p1(:, i, :);
        train_label(label_count(2) + 7) = label(i);
        label_count(2) = label_count(2) + 1;
    elseif label(i) == 3 && label_count(3) < 6 % 双脚运动，添加到训练集
        train_data(:, label_count(3) + 13, :) = p1(:, i, :);
        train_label(label_count(3) + 13) = label(i);
        label_count(3) = label_count(3) + 1;
    elseif label(i) == 4 && label_count(4) < 6 % 舌头运动，添加到训练集
        train_data(:, label_count(4) + 19, :) = p1(:, i, :);
        train_label(label_count(4) + 19) = label(i);
        label_count(4) = label_count(4) + 1;
    else % 其余的添加到测试集
        test_data(:, i - sum(label_count), :) = p1(:, i, :);
        test_label(i - sum(label_count)) = label(i);
    end
end

接着，定义 EEGNet 模型：

function net = EEGNet()
    fs = 250; % 采样频率
    inputSize = [3 24 1001]; % 输入数据的大小
    numClasses = 4; % 分类的数量

    % 定义 EEGNet 网络
    layers = [
        imageInputLayer(inputSize)
        convolution2dLayer([1 5], 8, 'Padding', 'same') % 第一层卷积层
        batchNormalizationLayer % BN 层
        clippedReluLayer % 激活函数
        depthwiseConv2dLayer([3 1], 1, 'Padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal') % 第一层 DW 卷积层
        batchNormalizationLayer % BN 层
        clippedReluLayer % 激活函数
        averagePooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2]) % 第一层平均池化层
        dropoutLayer(0.25) % Dropout 层
        convolution2dLayer([1 5], 16, 'Padding', 'same') % 第二层卷积层
        batchNormalizationLayer % BN 层
        clippedReluLayer % 激活函数
        depthwiseConv2dLayer([3 1], 1, 'Padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal') % 第二层 DW 卷积层
        batchNormalizationLayer % BN 层
        clippedReluLayer % 激活函数
        averagePooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2]) % 第二层平均池化层
        dropoutLayer(0.25) % Dropout 层
        fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
        softmaxLayer % Softmax 层
        classificationLayer % 分类层
    ];

    % 定义网络选项
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs', 100, ...
        'MiniBatchSize', 64, ...
        'ValidationData', [], ...
        'Plots', 'training-progress', ...
        'Verbose', false);

    % 创建网络
    net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(numClasses, 1)), layers, options);
end

然后，训练 EEGNet 模型：

net = EEGNet(); % 创建 EEGNet 模型
% 将数据集转换为分类器输入格式
train_data = permute(train_data, [3 2 1]);
train_label = categorical(train_label);
test_data = permute(test_data, [3 2 1]);
test_label = categorical(test_label);
% 训练网络
net = trainNetwork(train_data, train_label, net.Layers, options);

最后，用训练好的 EEGNet 模型预测测试集数据的分类，并计算准确率：

% 预测测试集数据的分类
predicted_label = classify(net, test_data);
% 计算准确率
accuracy = sum(predicted_label == test_label) / numel(test_label);
fprintf('准确率为 %.2f%%\n', accuracy * 100);

注意：以上代码只是一个大体的框架，具体实现可能还需要根据数据集的特点进行微调。