循环神经网络RNN——利用LSTM对脑电波信号进行分类，Keras实现

最新推荐文章于 2025-07-02 15:04:24 发布
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#循环神经网络RNN #脑电波分类 #LSTM #Keras #深度学习

本文探讨了利用LSTM模型对脑电波信号进行分类的方法，以判断大脑接受的刺激类型。通过在Keras深度学习平台上构建包含LSTM和Dropout层的神经网络，对32个芯片收集的脑电波时间序列数据进行处理。模型在经过训练后，能有效地对不同刺激产生的脑电波进行识别。

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本文对脑电波信号进行分类。人类大脑在接受不同的刺激（光照、声音）时，脑电波的形状是不一样的。

因而，想通过对脑电波进行学习，从而判断大脑接受了哪种刺激。

我们在人的大脑上安装了32个芯片，芯片的分布如下图所示。这些芯片每隔一定的秒数就会测得信号、这些信号就是脑电波信号。显然，脑电波数据是时间序列。


脑电波的时间序列如下：


每一条脑电波都对应了一种刺激（共6种），结构如下：

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