【摘 要】
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模式识别是脑机接口(brain computer interface,BCI)系统的核心部分,其中特征提取和分类方法对最终分类结果有着决定性作用.针对多类运动想象脑电识别过程中特征提取困难,识
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675098)
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模式识别是脑机接口(brain computer interface,BCI)系统的核心部分,其中特征提取和分类方法对最终分类结果有着决定性作用.针对多类运动想象脑电识别过程中特征提取困难,识别准确率低的问题,文中提出了一种新的基于深度学习框架的多类别运动想象脑电分类方法.首先,为了满足深度学习方法的大批量样本的需要,使用自编码器(auto-encoder,AE)对训练样本进行扩充;其次,针对脑电信号的特点,设计4个巴特沃斯带通滤波器提取脑电的θ、α、β和γ波段,并对每一波段的信号进行傅里叶变换,然后计算
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