fnirs深度特征提取代码
时间: 2023-11-06 12:05:07 浏览: 29
fnirs数据处理通常需要进行预处理、特征提取和模型训练等步骤。在特征提取方面,常用的方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。以下是一些常用的fnirs深度特征提取代码示例。
1. 基于CNN的特征提取
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D
# 构建CNN模型
def create_model(input_shape):
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
return model
# 读取fnirs数据
data = np.loadtxt('fnirs_data.txt')
# 提取特征
X = data[:, :-1] # 输入数据
y = data[:, -1] # 输出数据
# 调整数据形状
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))
# 构建CNN模型
model = create_model(X.shape[1:])
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)
```
2. 基于LSTM的特征提取
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 构建LSTM模型
def create_model(input_shape):
model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=input_shape))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
return model
# 读取fnirs数据
data = np.loadtxt('fnirs_data.txt')
# 提取特征
X = data[:, :-1] # 输入数据
y = data[:, -1] # 输出数据
# 调整数据形状
X = X.reshape((X.shape[0], 1, X.shape[1]))
# 构建LSTM模型
model = create_model(X.shape[1:])
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)
```
以上代码示例仅供参考,具体的特征提取方法需要根据实际数据情况进行选择和调整。