EEGNet-Fusion-V2 项目使用教程

EEGNet-Fusion-V2 项目使用教程

EEGNet-Fusion-V2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ee/EEGNet-Fusion-V2

1. 项目目录结构及介绍

EEGNet-Fusion-V2 项目的目录结构如下：

EEGNet-Fusion-V2/
├── EEGModels.py
├── LICENSE
├── README.md
├── README.txt
├── data_loader.py
├── data_loader_BCI_2a.py
├── data_loader_BCI_2b.py
├── experiment.py
├── mcnemar.py
├── model.py
├── predict.py
├── preprocess.py
├── requirements.txt
├── run_experiments.py
├── run_experiments_BCI_2a.py
├── run_experiments_BCI_2b.py
├── run_type.py
└── training_testing.py

目录结构介绍

• EEGModels.py: 包含 EEGNet 模型的定义和实现。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目的基本介绍和使用指南。
• README.txt: 项目的说明文件，内容与 README.md 类似。
• data_loader.py: 数据加载器的实现，用于加载 EEG 数据。
• data_loader_BCI_2a.py: 针对 BCI 2a 数据集的数据加载器实现。
• data_loader_BCI_2b.py: 针对 BCI 2b 数据集的数据加载器实现。
• experiment.py: 实验脚本，用于运行实验和评估模型性能。
• mcnemar.py: 用于统计分析的 Mcnemar 测试脚本。
• model.py: 模型的定义和实现。
• predict.py: 用于模型预测的脚本。
• preprocess.py: 数据预处理脚本，用于对 EEG 数据进行预处理。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_experiments.py: 运行实验的主脚本。
• run_experiments_BCI_2a.py: 针对 BCI 2a 数据集的实验运行脚本。
• run_experiments_BCI_2b.py: 针对 BCI 2b 数据集的实验运行脚本。
• run_type.py: 运行类型定义脚本，用于定义不同的运行模式。
• training_testing.py: 训练和测试模型的脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 run_experiments.py。该文件是运行实验的主脚本，负责加载数据、预处理数据、训练模型、测试模型并输出结果。

启动文件功能

• 数据加载: 使用 data_loader.py 或 data_loader_BCI_2a.py、data_loader_BCI_2b.py 加载 EEG 数据。
• 数据预处理: 使用 preprocess.py 对数据进行预处理。
• 模型训练: 使用 model.py 中定义的模型进行训练。
• 模型测试: 使用训练好的模型进行测试，并输出测试结果。
• 结果评估: 使用 experiment.py 中的评估方法对模型性能进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。

配置文件内容

numpy
torch
scikit-learn
matplotlib

配置文件使用方法

在项目根目录下运行以下命令，安装项目所需的依赖包：

pip install -r requirements.txt

安装完成后，即可运行项目的主启动文件 run_experiments.py 开始实验。

EEGNet-Fusion-V2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ee/EEGNet-Fusion-V2