【摘 要】
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为了更好解码大脑的意图和思想并作出准确识别,结合共空间模式(CSP)和卷积神经网络(CNN)算法,对脑电数据进行空间滤波处理和时空域上的特征提取.脑电信号是一种具有时空特性
【机 构】
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华北理工大学电气工程学院,河北唐山063000;唐山市数字媒体工程技术研究中心,河北唐山063000;唐山市数字媒体工程技术研究中心,河北唐山063000;华北理工大学轻工学院电气工程学院,河北唐山0
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为了更好解码大脑的意图和思想并作出准确识别,结合共空间模式(CSP)和卷积神经网络(CNN)算法,对脑电数据进行空间滤波处理和时空域上的特征提取.脑电信号是一种具有时空特性的信号,设计了一种CNN网络结构来进行运动想象信号的分类.为了提高分类准确率,对CSP算法中m参数进行了选择.最后,将该算法应用于公共数据集,建立分类模型并和单独使用CNN算法作对比,实验结果表明结合算法有效地提高了分类准确率,能更好地进行分类识别.
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