论文:EEG-TCNet: An Accurate Temporal Convolutional Network for Embedded Motor-Imagery Brain–Machine Interfaces

数据:The BCI Competition IV-2a dataset

数据描述请到官网

环境

win10,pycham2020.2

python版本:Python 3.7.9

安装包:

C:\Users\Administrator>pip list
Package                Version
---------------------- ----------
absl-py                0.11.0
argon2-cffi            20.1.0
astor                  0.8.1
astunparse             1.6.3
async-generator        1.10
attrs                  20.3.0
backcall               0.2.0
bidict                 0.21.2
biosppy                0.6.1
bleach                 3.2.1
cachetools             4.2.0
certifi                2020.12.5
cffi                   1.14.4
chardet                4.0.0
chart-studio           1.1.0
colorama               0.4.4
cycler                 0.10.0
decorator              4.4.2
defusedxml             0.6.0
entrypoints            0.3
flatbuffers            1.12
gast                   0.2.2
google-auth            1.24.0
google-auth-oauthlib   0.4.2
google-pasta           0.2.0
grpcio                 1.32.0
h5py                   2.10.0
idna                   2.10
importlib-metadata     3.3.0
ipykernel              5.4.2
ipython                7.19.0
ipython-genutils       0.2.0
ipywidgets             7.6.2
jedi                   0.18.0
Jinja2                 2.11.2
joblib                 1.0.0
jsonschema             3.2.0
jupyter                1.0.0
jupyter-client         6.1.7
jupyter-console        6.2.0
jupyter-core           4.7.0
jupyterlab-pygments    0.1.2
jupyterlab-widgets     1.0.0
Keras                  2.3.1
Keras-Applications     1.0.8
Keras-Preprocessing    1.1.2
kiwisolver             1.3.1
Markdown               3.3.3
MarkupSafe             1.1.1
matplotlib             3.3.3
mistune                0.8.4
mne                    0.22.0
nbclient               0.5.1
nbconvert              6.0.7
nbformat               5.0.8
nest-asyncio           1.4.3
notebook               6.1.6
numpy                  1.19.4+mkl
oauthlib               3.1.0
opencv-python          4.4.0.46
opt-einsum             3.3.0
packaging              20.8
pandas                 1.2.0
pandocfilters          1.4.3
parso                  0.8.1
pickleshare            0.7.5
Pillow                 8.0.1
pip                    20.3.3
plotly                 4.14.1
prometheus-client      0.9.0
prompt-toolkit         3.0.8
protobuf               3.14.0
pyasn1                 0.4.8
pyasn1-modules         0.2.8
pycparser              2.20
Pygments               2.7.3
pyparsing              2.4.7
pyriemann              0.2.6
pyrsistent             0.17.3
python-dateutil        2.8.1
pytz                   2020.5
PyWavelets             1.1.1
pywin32                300
pywinpty               0.5.7
pywt                   1.0.6
PyYAML                 5.3.1
pyzmq                  20.0.0
qtconsole              5.0.1
QtPy                   1.9.0
requests               2.25.1
requests-oauthlib      1.3.0
retrying               1.3.3
rsa                    4.6
scikit-learn           0.21.3
scipy                  1.6.0
seaborn                0.11.1
Send2Trash             1.5.0
setuptools             51.1.1
shortuuid              1.0.1
six                    1.15.0
tensorboard            2.0.2
tensorboard-plugin-wit 1.7.0
tensorflow             2.0.0
tensorflow-estimator   2.0.1
termcolor              1.1.0
terminado              0.9.1
testpath               0.4.4
threadpoolctl          2.1.0
tornado                6.1
traitlets              5.0.5
typing-extensions      3.7.4.3
urllib3                1.26.2
wcwidth                0.2.5
webencodings           0.5.1
Werkzeug               1.0.1
wheel                  0.36.2
widgetsnbextension     3.5.1
wrapt                  1.12.1
zipp                   3.4.0

复现结果

For Subject: 1, Accuracy: 85.76512455516014, Kappa: 0.8101928467695633.
For Subject: 2, Accuracy: 65.01766784452296, Kappa: 0.5339432753888381.
For Subject: 3, Accuracy: 94.5054945054945, Kappa: 0.926729767932867.
For Subject: 4, Accuracy: 64.91228070175438, Kappa: 0.5318755774561132.
For Subject: 5, Accuracy: 75.36231884057972, Kappa: 0.671779087459121.
For Subject: 6, Accuracy: 61.395348837209305, Kappa: 0.4850076476869354.
For Subject: 7, Accuracy: 87.36462093862815, Kappa: 0.8317628889235948.
For Subject: 8, Accuracy: 83.76383763837639, Kappa: 0.7835188177411448.
For Subject: 9, Accuracy: 78.03030303030303, Kappa: 0.7066441872940455.
For Subject: 1, Accuracy: 89.32384341637011, Kappa: 0.8576302100925488.
For Subject: 2, Accuracy: 72.43816254416961, Kappa: 0.6325715331990611.
For Subject: 3, Accuracy: 97.43589743589743, Kappa: 0.9658072250353379.
For Subject: 4, Accuracy: 75.87719298245614, Kappa: 0.6782800554158757.
For Subject: 5, Accuracy: 83.69565217391305, Kappa: 0.7826885727783319.
For Subject: 6, Accuracy: 70.69767441860465, Kappa: 0.6094853683148335.
For Subject: 7, Accuracy: 93.14079422382672, Kappa: 0.9085903848825899.

BCI IV-2a 运动想象论文代码复现相关推荐

  1. 【论文代码复现2】Clustered sampling based on sample size

    [论文代码复现]Clustered Sampling: Low-Variance and Improved Representativity for Clients Selection in Fede ...

  2. 论文代码复现常见问题

    论文代码复现常见问题 场景1:代码太慢 1:写出基础代码 使用少量数据集来实践你的思路,代码可以不用很优化,优先写出来即可.写完后建议封装为函数,方便调用. 2:优化代码逻辑 代码本身足够高效吗? 代 ...

  3. 深度学习论文 代码复现 环境配置操作

    ***深度学习论文代码复现 前置工作 安装Ubuntu18.04 安装Nvidia显卡驱动 安装anaconda 安装CUDA与cuDNN 通过软链接的修改实现多版本CUDA间的切换 将~/.bash ...

  4. stylegan2论文代码复现超详细

    stylegan2论文解读 论文就略过啦,参考别人博客了解一下 https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/109187245 stylegan2原论文 ...

  5. 论文代码复现环境配置

    论文代码复现环境配置 报错1:python导入tensorflow出现_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) 报错2:Value ...

  6. 进阶必备:CNN经典论文代码复现 | 附下载链接

    经常会看到类似的广告<面试算法岗,你被要求复现论文了吗?>不好意思,我真的被问过这个问题.当然也不是所有面试官都会问,究其原因,其实也很好理解.企业肯定是希望自己的产品是有竞争力,有卖点的 ...

  7. 论文代码复现之:GPT-too: A Language-Model-First Approach for AMR-to-Text-Generation(ARM-to-text)

    文章目录 资源引用 复现过程 虚拟环境创建 通过 pip 或者 anaconda 安装依赖 数据集 下载 GPT-2 预训练模型(medium尺寸的)并进行训练 解决作者的代码错误 解决安装包的版本问 ...

  8. AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss 论文代码复现

    0. 说明 https://github.com/auspicious3000/autovc 但是听Demo中, 涉及到unseen的情况, 合成音色确实像, 但是质量不满足商用 复现Git的代码, ...

  9. DELG:Unifying Deep Local and Global Features for Image Search论文代码复现

    前言 之前在研究图像检索的过程中,在网上看了一些资料,发现许多方法的检索结果并不是非常适合我的数据集,于是在翻看论文的时候看到了*<Large-Scale Image Retrieval wit ...

最新文章

  1. 实验LVS+keepalived
  2. 为什么重启路由器 经常重启让WiFi更快
  3. 三十八,反射的应用:工厂模式
  4. Request参数值自动去空格
  5. TCP/IP 协议讲的明明白白了
  6. 企业使用RTX腾讯通2013
  7. linux密码忘记grub登陆,CentOS7 忘记密码后通过修改grub进系统重置密码
  8. C++11 委托构造函数
  9. BZOJ 1230: [Usaco2008 Nov]lites 开关灯( 线段树 )
  10. c截取字符串中的一部分_2019年!史上最全Python基础题(50道题详解)持续更新中-第二篇...
  11. JAVA王思聪吃热狗程序_王思聪申请“吃热狗”专利,“吃热狗”已经要付费啦...
  12. 宝峰c1对讲机写频软件_宝峰对讲机写频软件(BF-480 编程软件)
  13. 计算机隐藏用法表白,微信隐藏符号功能大全 情人节可以发这些表白
  14. 第四周-C语言 圆柱体表面积计算
  15. linux桌面lxde 安装_Ubuntu怎么安装轻量级的LXDE桌面
  16. python自动输入文字_Python自动输入【新手必学】
  17. np.nan np.NAN np.NaN
  18. win32 24内存管理和文件操作
  19. 让tableView的每个section的headerview随tableview一起滚动
  20. 国有企业内部审计浅议

热门文章

  1. 【人工智能】AI究竟能为你的生意做什么(以及不能做什么)
  2. gpu z linux版本,gpu-z linux
  3. 【Kubernetes 018】cfssl创建证书并结合RBAC的RoleBinding配置新用户config文件操作详解
  4. 小皮php的简单使用
  5. RBA认证培训,RBA验厂致力于改善企业的供应链
  6. 如何获取各地的日照强度(太阳辐射)数据?
  7. 【毕业设计】python的搜索引擎系统设计与实现
  8. 网络安全必学知识点之XSS漏洞
  9. web:常见安全问题
  10. 你想要知道的Python日期格式化知识都在这