基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

论文摘要

针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86. 5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡章芳,张力,黄丽嘉,罗元

关键词: 运动想象,脑电,时频域,卷积神经网络,智能轮椅

来源: 计算机应用 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物医学工程,电信技术,自动化技术

单位: 重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心

基金: 国家自然科学基金资助项目(61703067)~~

分类号: TN911.7;TP183;R318

页码: 2480-2483

总页数: 4

文件大小: 210K

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