基于时空特征卷积神经网络的运动想象脑电信号识别方法OA北大核心
RECOGNITION METHOD OF MOTOR IMAGINATION EEG SIGNAL BASED ON TEMPORAL-SPATIAL FEATURES CONVOLUTION NEURAL NETWORK
为了正确提取脑电信号的特征信息以提高大脑运动想象的识别准确率,提出一种基于时空特征的卷积神经网络(TSCNN)方法.通过一个时间卷积神经网络和一个空间卷积神网络,自主学习最优的时空滤波器参数,之后再通过卷积神经网络进一步提取不同尺度的脑电信号特征信息,完成运动想象分类识别,并在小样本情况下通过信号分段、膨胀卷积等策略进一步优化训练效率和识别性能.该方法在BCI Competition IV Dataset 2a数据集上取得78.8％的准确率和0.…查看全部>>
许学添;蔡跃新
广东司法警官职业学院信息管理系 广东 广州 510520中山大学孙逸仙纪念医院耳鼻喉科听力学与言语研究所 广东 广州 510120
信息技术与安全科学
卷积神经网络脑机接口运动想象时空特征
《计算机应用与软件》 2022 (10)
71-76,6
国家自然科学基金青年科学基金项目(81600808)广东省普通高校重点科研平台和科研项目青年创新人才类项目(2018GkQNCX036).
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