基于LSTM模型对脑电波信号进行分类的RNN算法在Keras框架中实现

本文探讨脑电波信号的分类问题。当人类大脑面对不同的刺激源（如光照与声音）时，其脑电波的变化呈现出显著差异性。

因而，想通过对脑电波进行学习，从而判断大脑接受了哪种刺激。

我们通过人类大脑植入了32个芯片，并附有分布图。这些芯片每隔固定的时间间隔采集信号信息，并将其识别为脑电波数据。脑电波信息构成时间序列数据。

脑电波的时间序列如下：

每一条脑电波都对应了一种刺激（共6种），结构如下：

本文采用了基于长短期记忆网络（LSTM）的架构来进行脑电波数据的分类任务。所使用的深度学习框架是Keras。核心代码如下：

**# code for building an LSTM with 100 neurons