gan网络生成eeg信号代码
时间: 2023-11-29 22:06:30 浏览: 37
生成EEG信号的GAN网络可以使用以下步骤:
1. 收集EEG数据集,这些数据集应该来自不同的人,不同的状态和不同的任务。
2. 对数据集进行预处理,包括降采样、带通滤波、去噪等。
3. 构建GAN网络,包括生成器和判别器。生成器将随机噪声转换为EEG信号,判别器将区分真实EEG信号和生成的EEG信号。
4. 训练GAN网络,使用真实EEG信号来训练判别器,使用生成器生成的EEG信号来训练生成器。
5. 评估生成的EEG信号,可以使用一些指标来评估生成的EEG信号,如功率谱密度、互信息等。
以下是一个生成EEG信号的GAN网络的代码示例:
```
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Flatten, Reshape, Conv2D, Conv2DTranspose
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 数据集处理
eeg_data = np.load('eeg_data.npy')
eeg_data = eeg_data.reshape(-1, 32, 32, 1)
eeg_data = eeg_data.astype('float32') / 255.0
# 定义GAN网络
def define_generator(latent_dim):
# 定义生成器模型
in_lat = Input(shape=(latent_dim,))
n_nodes = 128 * 8 * 8
gen = Dense(n_nodes)(in_lat)
gen = Reshape((8, 8, 128))(gen)
# 增加卷积层
gen = Conv2D(128, (4,4), padding='same', activation='relu')(gen)
gen = Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same', activation='relu')(gen)
gen = Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same', activation='relu')(gen)
# 输出层
out_layer = Conv2D(1, (8,8), activation='sigmoid', padding='same')(gen)
# 定义生成器模型
model = Model(in_lat, out_layer)
return model
def define_discriminator(in_shape=(32,32,1)):
# 定义判别器模型
in_image = Input(shape=in_shape)
# 增加卷积层
dis = Conv2D(64, (4,4), strides=(2,2), padding='same', activation='relu')(in_image)
dis = Conv2D(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same', activation='relu')(dis)
dis = Conv2D(256, (4,4), strides=(2,2), padding='same', activation='relu')(dis)
# 输出层
dis = Flatten()(dis)
out_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(dis)
# 定义判别器模型
model = Model(in_image, out_layer)
# 编译判别器模型
opt = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])
return model
def define_gan(g_model, d_model):
# 将生成器和判别器连接起来
d_model.trainable = False
# 定义GAN网络
gan_output = d_model(g_model.output)
model = Model(g_model.input, gan_output)
# 编译GAN网络
opt = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt)
return model
# 定义训练GAN网络的函数
def train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim, n_epochs=100, n_batch=128):
bat_per_epo = int(dataset.shape[0] / n_batch)
half_batch = int(n_batch / 2)
for i in range(n_epochs):
for j in range(bat_per_epo):
# 更新判别器
X_real, y_real = generate_real_samples(dataset, half_batch)
d_loss1, _ = d_model.train_on_batch(X_real, y_real)
X_fake, y_fake = generate_fake_samples(g_model, latent_dim, half_batch)
d_loss2, _ = d_model.train_on_batch(X_fake, y_fake)
# 更新生成器
X_gan = generate_latent_points(latent_dim, n_batch)
y_gan = np.ones((n_batch, 1))
g_loss = gan_model.train_on_batch(X_gan, y_gan)
# 输出损失
print('>%d, %d/%d, d1=%.3f, d2=%.3f g=%.3f' % (i+1, j+1, bat_per_epo, d_loss1, d_loss2, g_loss))
# 保存生成器模型
if (i+1) % 10 == 0:
filename = 'generator_model_%03d.h5' % (i+1)
g_model.save(filename)
# 生成随机噪声
def generate_latent_points(latent_dim, n_samples):
# 生成均匀分布的点
x_input = np.random.randn(latent_dim * n_samples)
# 将点变成(n_samples, latent_dim)的形状
x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim)
return x_input
# 生成真实样本
def generate_real_samples(dataset, n_samples):
# 随机选择样本
ix = np.random.randint(0, dataset.shape[0], n_samples)
# 获取真实样本
X = dataset[ix]
# 生成标签
y = np.ones((n_samples, 1))
return X, y
# 生成假样本
def generate_fake_samples(g_model, latent_dim, n_samples):
# 生成随机噪声
x_input = generate_latent_points(latent_dim, n_samples)
# 使用生成器生成假样本
X = g_model.predict(x_input)
# 生成标签
y = np.zeros((n_samples, 1))
return X, y
# 定义主函数
def main():
# 定义参数
latent_dim = 100
# 定义判别器
d_model = define_discriminator()
# 定义生成器
g_model = define_generator(latent_dim)
# 定义GAN网络
gan_model = define_gan(g_model, d_model)
# 训练GAN网络
train(g_model, d_model, gan_model, eeg_data, latent_dim)
# 启动程序
if __name__ == '__main__':
main()
```
这是一个简单的GAN网络,可以通过改变网络结构、增加层数等方式来改进生成EEG信号的效果。同时,GAN网络的训练需要耗费大量的计算资源和时间,需要注意网络的训练过程。