ViT-based EEG 数据处理开源项目介绍

ViT-based EEG 数据处理开源项目介绍

EEG-Transformer A ViT based transformer applied on multi-channel time-series EEG data for motor imagery classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eeg/EEG-Transformer

本项目是基于深度学习的脑电图（EEG）数据处理框架，采用了开源编程语言Python进行开发。项目旨在利用Vision Transformer（ViT）架构对多通道时间序列EEG数据进行分类，以实现运动想象任务的识别。

1. 项目基础介绍与主要编程语言

本项目是加州大学圣地亚哥分校COGS 189课程的一个期末项目。项目通过使用ViT架构处理EEG数据，探索了在脑机接口领域的应用可能性。主要编程语言为Python，同时也使用了Jupyter Notebook和Shell脚本来辅助开发和数据处理。

2. 项目的核心功能

• EEG数据预处理：对多通道EEG数据进行必要的预处理，包括数据清洗和格式化，以适应后续的ViT模型输入。
• ViT模型应用：将ViT模型应用于EEG数据处理，通过模型自动提取时间序列数据中的特征。
• 模型训练与优化：实现了模型的训练过程，并通过不同的技术手段减少过拟合，提高模型的泛化能力。
• 分类结果输出：模型能够对EEG数据进行分类，以识别三种不同的运动想象类型。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新主要集中在对模型性能的优化和代码的维护上，具体更新内容如下：

• 代码健壮性提升：修复了一些可能导致运行错误的代码部分，提高了代码的整体稳定性。
• 性能优化：通过调整模型参数和训练策略，进一步提高了模型在训练和验证数据集上的表现。
• 文档完善：更新了项目README文件，提供了更详尽的项目描述和使用说明，便于新用户理解和上手。
• 错误处理：增强了模型在处理异常数据时的鲁棒性，减少了因数据问题导致的模型训练失败。

项目持续更新中，欢迎感兴趣的的开发者和研究人员参与贡献和改进。

EEG-Transformer A ViT based transformer applied on multi-channel time-series EEG data for motor imagery classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eeg/EEG-Transformer