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在EEG-P300Speller-Toolkit中，我们实现了脑电图处理工具包，并集成了SVM、堆叠RNN和巴特沃斯带通滤波器的Matlab代码
资源介绍
巴特沃斯带通滤波器的matlab代码EEG-P300Speller_Model-util
该存储库包含3部分。
包括PYTHON代码和MATLAB代码。
第一部分：具有深度学习模型（堆叠的CNN和RNN）-Keras的EEG信号分类
P300_CNN_1_GRU_A.py：一个Python文件，其中是CNN和GRU的组合模型，用于确定EEG信号序列是否包含P300波。
模型1的摘要（堆叠式CNN和RNN）：1，CNN负责空间域特征提取。
如图2所示，GRU负责时域特征提取。
3，引入了Dropout，以防止过度拟合并提高精度。
模型2（堆叠式CNN）的摘要-未包含在存储库中：1，CNN负责空间域特征提取。
如图2所示，CNN负责时域特征提取。
3，引入了Dropout，以防止过度拟合并提高精度。
第二部分：用于EEG信号预处理的工具包。
列表和简要说明：1，EEG_Preprocessor.py：一个python文件，其中包含一系列EEG
Signals预处理程序的代码。
包括：load_data，extract_eegdata，extract_feature等。
分类前的操作：
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