【摘 要】
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针对现有的运动想象脑机接口（MI-BCIs）中，基于深度学习的脑电信号（EEG）解码网络（EEGNet）时域-空域-频域耦合特征学习能力差、模型训练与推理时间长的问题，提出了一种高效运动想象脑电信号浅层卷积解码网络（Faster-EEGNet）。该网络将第一层二维平面串行卷积优化为所有通道同时进行的串行卷积，第一层完成了各通道信号的时域滤波与空间滤波；中间深度卷积层对空间模式提取信号进行时域卷积特
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2021ZD0204300）； 陕西省重点研发计划资助项目（2021GXLH-Z-008）； 广州市科技计划资助项目（202206060003）；
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针对现有的运动想象脑机接口（MI-BCIs）中，基于深度学习的脑电信号（EEG）解码网络（EEGNet）时域-空域-频域耦合特征学习能力差、模型训练与推理时间长的问题，提出了一种高效运动想象脑电信号浅层卷积解码网络（Faster-EEGNet）。该网络将第一层二维平面串行卷积优化为所有通道同时进行的串行卷积，第一层完成了各通道信号的时域滤波与空间滤波；中间深度卷积层对空间模式提取信号进行时域卷积特征提取，然后由深度分离卷积再次提取信号时间-空间耦合特征进行模式识别。采用公开数据集进行实验验证，结果表明：Faster-EEGNet网络的运动想象识别准确率与信息传输率相较于EEGNet网络有更好的表现，在本实验的小样本训练场景下也能够取得较好的识别效果；此外，Faster-EEGNet网络比EEGNet网络的训练时间减少了44.8%，模型推理时间减少43.6%以上。实验结果证明了所提Faster-EEGNet网络能够提升运动想象脑机接口系统的识别准确性、便捷性与快速响应性能。
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