【摘 要】
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脑电信号(Electroencephalography,EEG)是人的大脑在不同状态下产生的生物电信号。运动想象脑电信号是其中较为典型的一类信号,广泛应用于脑机接口技术中。对运动想象脑电信
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671187);深圳市基础研究项目(JCYJ20150929143955341);语言语音教育部-微软重点实验室开放基金资助项目(HIT.KLOF.20150XX,HIT.KLOF.20160xx)
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脑电信号(Electroencephalography,EEG)是人的大脑在不同状态下产生的生物电信号。运动想象脑电信号是其中较为典型的一类信号,广泛应用于脑机接口技术中。对运动想象脑电信号分析的研究由来已久,目前主要采用公共空间模式等特征提取方法,对于如何提取更加有效的脑电信号特征以及如何对时序信息进行建模仍然是需要解决的问题。因此,本文设计了基于C-LSTM(Convolutional-Long Short Term Memory)模型的端到端多粒度脑电分析方法。并利用空间信息以及小波脑网络方法进行了改进,在BCI2008数据集上,相较传统方法提高了近10%,到达了93.6%的识别率。
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