癫痫脑电分类的课题在生物医学信号处理和机器学习领域很火。这个资源使用了美国儿童医院CHB-MIT数据集，所以首先你得先下载了这个数据集。太大了，资源放不下。 这个资源有癫痫分类的完整过程，包括从CHB-MIT数据集中取出数据，使用var做数据异常检验，利用低通滤波器和归一化函数对数据预处理，提取数据特征，构建1D-CNN卷积神经网络模型，利用数据训练模型，展示模型训练效果。 资源适合做这方面研究的同学，算是入门人工智能入门级的。

CNNs-CHB-MIT 该项目是关于将CNN应用于来自CHB-MIT的EEG数据以预测癫痫发作。 这是UNIVERSITA DI CAMERINO分配给计算机科学学士学位的小组项目。 该项目的目的是尝试复制论文中获得的结果： 该算法包括创建数据的频谱图，然后将它们与CNN模型一起使用以预测癫痫发作。 有关更多信息，请参见和 。 这两个文件分别是意大利语的作品介绍和关系。 入门 先决条件 在该项目中，anaconda用于管理软件包。 所需包装： keras 2.2.2 python 3.6.6 张量流1.10.0 matplotlib 麻木 pyedflib 科学的 为了评估网络，进行培训和测试，GPU用于快速评估。 通过使用CPU，训练时间比使用GPU慢得多。 GPU所需的软件包： 张量流 对于GPU的使用，此链接对于安装Ubuntu 18.04 LTS的所有驱