Python代码主要实现了基于EEGNet模型的脑电信号（EEG）分类任务
这段 Python 代码主要实现了基于 EEGNet 模型的脑电信号（EEG）分类任务。它使用了 K - 折交叉验证和数据打乱等技术来评估模型的性能，包括训练集准确率、测试集准确率、敏感度（True Positive Rate，TPR）、特异度（True Negative Rate，TNR）和误报率（False Positive Rate，FPR）等指标。
文件下载
评论信息
其他资源
- IEC 闪变检测法的simulink实现
- 充电桩全套图
- STM32超详细中文数据手册
- java做的公交系统
- STM32Cube使用教程
- 使用c语言编写的灰色预测模型
- labview实用工程实例
- 通过拖拽的方法自动生成html
- 操作系统存储管理地址变换算法演示
- 轮廓跟踪法提取图像轮廓（MATLAB）源码
- Oracle企业级存储过程常用语句.txt
- Basler pylon x86 4.0.0.3389
- 高等教育自学考试全国统一命题考试现代管理学2004—2015试卷及答案.pdf
- memcached工具类源码
- jdk11.0.2_x64_green.zip
- 雷达系统的移动目标定位仿真
- 毕业论文-基于Web的家校系统
- pipeflow中文版
- 精通Excel 2007：数据分析与业务建模（光盘文件）
- IBM智慧城市之智慧交通-英文版
- 在Unity中整合LUA的DEMO
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明