# undergraduate_design_motorimagcy_classification
本科毕业设计,基于Transformer的运动想象脑电信号分类,采用CNN+Transformer框架,CNN提取局部时间空间特征,Transformer提取全局依赖
创新点加入了Grad-CAM对脑电地形图进行可视化
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本科毕业设计基于Transformer的运动想象脑电信号分类,采用CNN+Transformer框架.zip (31个子文件)
-master-
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common_spatial_pattern.py 2KB
CNNTransformer.py 10KB
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make_4class_data.py 1KB
getData.m 2KB
train2_kfold.py 12KB
visualization
tSNE.py 3KB
conformer_40x300x5x81.6_sub1.pth 3.92MB
train_data.npy 24.17MB
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model.py 5KB
weights.xlsx 7KB
brain_heatmap.py 3KB
cam_22channels.xlsx 21KB
plot_auc.py 4KB
hands_statistical_analysis.py 992B
CAM.py 4KB
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.idea
workspace.xml 2KB
stastical
rank_test.py 5KB
model
CNNTransformer_notransformer.py 10KB
utils.py 7KB
__init__.py 174B
EEGNet.py 2KB
CNNTransformer.py 9KB
Spatial_Temporal_Attention.py 10KB
Morlet.py 966B
train.py 11KB
demo.py 8KB
README.md 280B
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