EEG代码实践：基于图卷积神经网络（GCN）的DEAP数据集分类-C…
2023年8月11日 · 图卷积神经网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种用于处理 图结构 数据的 深度学习 算法。 它扩展了传统的卷积神经网络（CNN）到图领域，可以对节点在图上 …
EEG-GCN: Spatio-Temporal and Self-Adaptive Graph ... - IEEE Xplore
In this paper, we propose EEG-GCN, a paradigm that adopts spatio-temporal and self-adaptive graph convolutional networks for single and multi-view EEG-based emotion recognition. With …
使用GCN训练和测试EEG的公开SEED数据集 - CSDN博客
2023年4月5日 · 本文的贡献有三个方面：1）我们提出了eeg-gcnn，一种新颖的用于eeg数据的gcnn模型，可以捕捉头皮电极之间的空间和功能连接；2）利用eeg-gcnn，进行了首次大规模 …
Graph convolution network-based eeg signal analysis: a review
2025年1月30日 · Spectral-based GCN can be applied to EEG signal analysis using frequency domain analysis of graph-structured data, which implements convolutional operations on …
A multi-head residual connection GCN for EEG emotion recognition
2023年9月1日 · MRGCN model incorporates complex brain networks and graph neural networks (GNN) for profound EEG emotion recognition. Use differential entropy to extract the complexity …
Motor Imagery EEG signals classification using a Transformer-GCN ...
2025年2月1日 · We propose a hybrid approach combining Transformer and Graph Convolutional Network (GCN) techniques to enhance MI-EEG signal classification. The Transformer model is …
GitHub - neerajwagh/eeg-gcnn: Resources for the paper titled "EEG …
Resources for the paper titled "EEG-GCNN: Augmenting Electroencephalogram-based Neurological Disease Diagnosis using a Domain-guided Graph Convolutional Neural …
EEG-based Emotion Recognition Using Graph Convolutional …
To solve the problem, we proposed a graph convolutional network with learnable electrode relations (LR-GCN), which learns the adjacency matrix automatically in a goal-driven manner, …
51、CR-GCN：EEG通道拓扑结构+脑功能连接捕获EEG通道关系，用于情感识别 [我处理的是原始EEG …
2024年3月19日 · 该项目为基于GCN和LSTM深度学习的EEG情绪识别算法设计源码，包含42个文件，涵盖24个Python源文件、5个Python编译文件、4个XML配置文件、2个Markdown文件 …
EEG-GCN：用于基于单视图和多视图脑电图的情绪识别的时空和自 …
在本文中，我们提出了 EEG-GCN，一种采用时空和自适应图卷积网络进行基于单视图和多视图 EEG 的情感识别的范例。 通过采用时空注意力机制，EEG-GCN 可以自适应地捕获 EEG 信号 …