【亲测免费】 EEG-Conformer 项目推荐

1. 项目基础介绍和主要编程语言

EEG-Conformer 是一个开源项目，旨在通过结合卷积神经网络（CNN）和Transformer架构，提高脑电图（EEG）信号处理的效率和准确性。该项目的主要编程语言是 Python，并且使用了 PyTorch 深度学习框架来实现其核心功能。

2. 项目的核心功能

EEG-Conformer 的核心功能包括：

• 卷积模块：通过时间和空间卷积层学习脑电图信号的局部特征。
• 自注意力模块：提取脑电图信号的全局时间特征。
• 分类器模块：基于全连接层对脑电图信号进行分类。
• 可视化策略：将类激活映射投影到脑地形图上，提供直观的可视化结果。

3. 项目最近更新的功能

EEG-Conformer 最近更新的功能包括：

• 加入 braindecode 工具箱：该项目已被整合到 braindecode 工具箱中，提供了更详细的实现信息。
• 改进的分类准确率：在 BCI 竞赛 IV2a 和 IV2b 数据集上，分类准确率分别达到了 78.66% 和 84.63%。
• 新的可视化方法：引入了名为“Class Activation Topography”的新可视化方法，增强了脑电图信号的解释性。

通过这些更新，EEG-Conformer 不仅在技术上有所提升，还为研究人员提供了更强大的工具来分析和理解脑电图数据。