基于双通道注意力网络的脑电图意图识别

• 作者: 孙亚东 徐晓涛 章军 陈鹏
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 意图识别 注意力机制 脑电图信号 脑机接口
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 计算与测试|Calculation & Test
• 页码范围: 128-131
• 页数: 4页
• 分类号: TP212.3|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0128-04

摘要

为了正确地解释大脑活动并对脑电图信号数据进行有效识别,提出一种双通道注意力机制模型,对原始的脑电图信号数据进行分类,从而识别用户的意图.对于公共数据集Eegmmidb,模型在5项识别任务上的平均识别率为99.34％.实验结果表明:所提模型优于现有方法.