共空间模式结合卷积神经网络的脑电信号分类

• 作者: 谷学静 位占锋 刘海望 郭俊 沈攀
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: 脑机接口 公共空间模式 卷积神经网络 脑电信号 运动想象
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.04.100

摘要

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.