循环神经网络RNN——利用LSTM对脑电波信号进行分类，Keras实现

循环神经网络RNN——利用LSTM对脑电波信号进行分类，Keras实现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/shine302/article/details/79854109

本文介绍了一种基于循环神经网络（RNN）的LSTM模型，用于对脑电波信号进行分类。通过在人脑上安装32个芯片采集脑电波数据，并利用Keras平台构建LSTM模型，实现了对不同刺激类型的准确识别。

人类大脑在接受不同的刺激（如光照、声音）时，脑电波的形状会呈现出不同的特征。因此，通过对脑电波信号的学习，可以判断大脑接受了哪种刺激。

实验设计与数据采集

实验中在人的大脑上安装了32个芯片，这些芯片每隔一定时间就会测得信号，这些信号即为脑电波信号。显然，脑电波数据具有时间序列特性。

芯片分布图

脑电波时间序列

每一条脑电波数据都对应着一种刺激类型（共6种），具体结构如下：

模型构建

本文采用LSTM模型对脑电波数据进行分类，深度学习平台选用Keras。核心代码如下：

# code for building an LSTM with 1

通过上述模型构建，可以实现对脑电波信号的有效分类，从而判断大脑所接受的具体刺激类型。