在matlab中写一段代码，用RNN对脑电信号进行二分类

好的，以下是一段用RNN对脑电信号进行二分类的Matlab代码：

% 导入数据
load('EEG_data.mat') % EEG_data.mat包含训练集和测试集

% 设置超参数
inputSize = size(trainData,2); % 输入数据的维度
hiddenSize = 100; % 隐藏层维度
outputSize = 2; % 输出层维度
numEpochs = 50; % 迭代次数
miniBatchSize = 64; % 小批量梯度下降批次大小

% 创建RNN模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',numEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练RNN模型
net = trainNetwork(trainData,trainLabels,categorical(trainLabels),layers,options);

% 在测试集上测试模型
predictedLabels = classify(net,testData);
accuracy = sum(predictedLabels == categorical(testLabels))/numel(testLabels);
fprintf("测试集准确率：%.2f%%\n", accuracy*100);

在这个代码中，我们使用了一个包含一个LSTM层的RNN模型来对脑电信号进行分类。我们使用Adam优化器来训练模型，并且在每个迭代周期后随机打乱数据。我们使用测试集来评估模型的准确率。