/DOA-EEMD-CNN_paddle

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基于CNN和EEMD的脑电信号麻醉深度预测

复现论文:Depth of anesthesia prediction via EEG signals using convolutionalneural network and ensemble empirical mode decomposition

此论文**是通过EEMD将脑电信号进行分解,选取前4个分解结果,通过STFT(短时傅里叶变换)生成频谱图并拼合在一起。然后通过CNN进行分类。

由于作者没有给出他自己的网络的具体参数,故此项目只是按照他的**进行复现。

eemd1.py 是原始脑电信号数据处理成频谱图的代码
eemd2.py
resize.py 是图片转换成128x128大小的代码
main.py 是CNN分类识别训练部分,使用的框架是paddlepaddle
data 内数据是麻醉深度脑电信号数据,源链接:https://figshare.com/articles/dataset/EEG_and_BIS_raw_data/5589841/1

百度AI Studio项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4450917