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Python常见问题
我是新手，想知道我应该如何为我的EEG应用程序实现一个分类问题。我做了一些挖掘，发现传统的基于EEG信号的机器学习方法总是考虑时域和/或频域的特征。类似地，我有频域（即功率谱密度）数据，我将使用这些数据作为特征。 我愿意将CNN架构用于带有Tensorflow库的神经网络。我对这件事的想法正确吗？我需要知道我应该从哪里开始，尽管我已经通过了一些深入的学习课程和教科书。 另外，根据以往的研究，采用方位等距离投影（AEP）技术将脑电信号转换为二维脑电图像。这是强制性的吗？难道我们不能把脑电图信号（2D矩阵）（csv文件）转换成图像文件吗？我们不能按原样使用矩阵并将其更改为图像吗
Tags： 数据方法机器应用程序信号分类矩阵特征
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