提供MATLAB代码,完成上述任务
时间: 2023-07-03 13:17:07 浏览: 55
好的,以下是一个简单的EEGNet模型的MATLAB代码,用于处理运动想象脑电数据,实现四分类。该代码包括数据预处理、EEGNet模型训练和测试、分类准确率计算、混淆矩阵等相关指标的计算。请注意,该代码仅供参考,可能需要根据你的具体数据集进行修改和调整。
```
% load data
load('data.mat'); % 数据集
X = permute(data, [2 3 1]); % 调整数据维度
Y = labels; % 标签
% 数据预处理
% 将数据划分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,3),'HoldOut',0.3);
X_train = X(:,:,cv.training);
Y_train = Y(cv.training);
X_test = X(:,:,cv.test);
Y_test = Y(cv.test);
% EEGNet模型训练和测试
% 设置EEGNet模型参数
Fs = 250; % 采样率
T = size(X_train,2)/Fs; % 采样时间
EEGNet_Parameters; % 加载EEGNet模型参数
% 训练EEGNet模型
net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params);
% 测试EEGNet模型
[predicted_labels, scores] = test_EEGNet(net, X_test, Fs, T);
% 分类准确率计算
accuracy = mean(predicted_labels == Y_test); % 计算分类准确率
% 混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(Y_test,predicted_labels); % 计算混淆矩阵
```
同时,您还需要创建两个函数:
1. train_EEGNet:用于训练EEGNet模型
```
function net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params)
% 创建EEGNet模型
layers = [
sequenceInputLayer([1 T*Fs 1],'Name','InputLayer')
convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F1],'NumChannels',EEGNet_Params.F2,'Padding','same','Name','ConvLayer1')
batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer1')
depthwiseConv2dLayer([EEGNet_Params.D EEGNet_Params.F2],'Padding','same','Name','DepthConvLayer')
batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer2')
averagePooling2dLayer([1 EEGNet_Params.T],'Name','AvgPoolingLayer')
dropoutLayer(EEGNet_Params.dropOutRate,'Name','DropoutLayer')
convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F3],'NumChannels',EEGNet_Params.F4,'Padding','same','Name','ConvLayer2')
batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer3')
flattenLayer('Name','FlattenLayer')
fullyConnectedLayer(EEGNet_Params.numClasses,'Name','OutputLayer')
softmaxLayer('Name','SoftmaxLayer')
classificationLayer('Name','ClassificationLayer')];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', EEGNet_Params.numEpochs, ...
'MiniBatchSize', EEGNet_Params.miniBatchSize, ...
'InitialLearnRate', EEGNet_Params.initialLearnRate, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', EEGNet_Params.dropFactor, ...
'LearnRateDropPeriod', EEGNet_Params.dropPeriod, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Plots','training-progress', ...
'ExecutionEnvironment','gpu');
% 训练EEGNet模型
net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options);
end
```
2. test_EEGNet:用于测试EEGNet模型
```
function [predicted_labels, scores] = test_EEGNet(net, X_test, Fs, T)
% 预测标签
Y_predicted = classify(net, X_test);
% 将标签转换为数值
predicted_labels = double(Y_predicted);
scores = squeeze(sum(Y_predicted, [1 2]))';
end
```
以上是一个EEGNet模型的简单示例,您可以根据您的实验需要进行修改和调整。
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