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5 天前
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【脑电分析系列】第19篇：深度学习方法（一）：卷积神经网络（CNN）在EEG图像/时频图分类中的应用
欢迎回到脑电分析系列！在前几篇中，我们探讨了EEG的预处理、特征提取和传统机器学习分类器。然而，面对EEG信号的复杂非线性模式和日益增长的数据量，深度学习技术展现出更强大的潜力，尤其是其自动特征提取能力。
zzc921
2 个月前
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多信号实采数据加噪版本
多信号实采数据产生：多雷达信号硬件模拟】 3台USRP+1台VSG信号发生器模拟多雷达信号，1台USRP产生高斯噪声模拟更多信道环境，1台USRP采集信号
zzc921
3 个月前
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白边
时频图数据集更正程序，去除坐标轴白边及调整对应的标签值
当数据集是时频图时可能有一个尴尬的问题，就是数据集制作好后，发现有白边。其实这也不影响训练模型，可能对模型训练效果的影响也是微乎其微的，于是大多数情况我会选择直接用整张图片训练模型。但是，有的情况下，去掉白边模型训练效果好，不去白边模型某个类别效果就不好。比如图中的BPSK和Frank信号。
我是有底线的