Negative-Sample-Free Contrastive Self-Supervised Learning for Electroencephalogram-Based Motor Imagery Classification的代码怎么跑

### 关于 Negative-Sample-Free Contrastive Self-Supervised Learning 的运行方法 Negative-Sample-Free Contrastive Self-Supervised Learning 是一种无负样本对比自监督学习框架，其核心在于通过正样本之间的相似性和差异性来优化模型参数，而无需显式的负样本参与训练过程。这种方法特别适用于 EEG 数据的运动想象分类任务，因为 EEG 数据通常具有高维度、低信噪比的特点。 以下是实现该算法并应用于 EEG 运动想象分类的具体说明： #### 1. 数据预处理 EEG 数据需要经过一系列预处理步骤才能输入到模型中。这些步骤可能包括但不限于信号滤波、降采样以及分段提取等操作[^2]。 ```python import numpy as np from scipy.signal import butter, filtfilt def apply_bandpass_filter(eeg_data, lowcut=8, highcut=30, fs=250, order=5): nyquist = 0.5 * fs low = lowcut / nyquist high = highcut / nyquist b, a = butter(order, [low, high], btype='band') filtered_eeg = filtfilt(b, a, eeg_data) return filtered_eeg ``` #### 2. 构建特征表示网络 为了适应 EEG 数据特性，可以采用卷积神经网络 (CNN) 或变压器架构作为基础编码器。此部分负责从原始数据中提取有意义的空间及时域特征[^3]。 ```python import torch.nn as nn class FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(FeatureExtractor, self).__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=(3, 3), padding="same"), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)), nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), padding="same"), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)) ) self.fc_layer = nn.Linear(64*7*7, 128) def forward(self, x): x = self.conv_layers(x) x = x.view(-1, 64*7*7) x = self.fc_layer(x) return x ``` #### 3. 定义损失函数 NSF-CSSL 方法的核心是设计一个仅依赖正样本对齐关系的损失函数。具体而言，可以通过计算不同增强视图间的一致性度量来进行优化[^4]。 ```python import torch def contrastive_loss(z_i, z_j, temperature=0.5): batch_size = z_i.size(0) # Normalize the representations along the feature dimension. z_i_norm = torch.norm(z_i, dim=-1, keepdim=True) z_j_norm = torch.norm(z_j, dim=-1, keepdim=True) z_i = z_i.div(z_i_norm + 1e-6) z_j = z_j.div(z_j_norm + 1e-6) similarity_matrix = torch.matmul(z_i, z_j.T) / temperature nominator = torch.exp(torch.diag(similarity_matrix)) denominator = torch.sum(torch.exp(similarity_matrix), dim=1).unsqueeze(dim=1) loss = -torch.log(nominator/denominator).mean() return loss ``` #### 4. 训练流程概述 整个训练过程中涉及两个主要阶段：一是利用未标注的数据构建增强版本；二是基于前述定义好的目标函数更新权重参数直至收敛为止[^5]。 --- ###