基于LSTM的运动想象脑电信号分类方法

• 作者: 鲁杰 杨晓栋 彭靖宇 刘鹏伟
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 脑机接口 运动想象 LSTM 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 通信与网络|Communication & Network
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.04.020

摘要

脑机接口是一种通过特定手段对脑电信号进行提取,利用信号处理算法解码,分析大脑信号,识别人脑的技术.为了提高二分类运动想象脑电信号的识别准确率,该文提出了一种基于LSTM神经网络的脑电信号分类方法,以2003年BCI国际竞赛的公开数据对所提出的方法进行验证.实验结果证明,LSTM神经网络训练出的模型具有良好的效果,分类的平均准确率接近90％.