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基于相频特性的稳态视觉诱发电位深度学习分类模型
基于相频特性的稳态视觉诱发电位深度学习分类模型
作者:
林艳飞
臧博宇
郭嵘骁
刘志文
高小榕
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
卷积神经网络
稳态视觉诱发电位
摘要:
针对现有深度学习分类方法对稳态视觉诱发电位相位与频率信息利用不充分的问题,该文提出一种用于稳态视觉诱发电位(SSVEP)分类的卷积神经网络模型.该模型以经过快速傅里叶变换后的复向量作为输入,首先对各个导联的实部向量和虚部向量进行卷积,学习相位信息;随后引入空间注意力机制,对判别频率信息进行增强;然后使用2维卷积和最大池化层进一步提取空域和频域信息;最后使用全连接层进行分类.实验结果表明利用该方法在跨受试情况下准确率可达到81.21%,通过在训练集增加标准正弦信号模板准确率可进一步提升至83.17%,相比典型相关分析方法获得了更好的分类效果.
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文献信息
篇名
基于相频特性的稳态视觉诱发电位深度学习分类模型
来源期刊
电子与信息学报
学科
工学
关键词
深度学习
卷积神经网络
稳态视觉诱发电位
年,卷(期)
2022,(2)
所属期刊栏目
脑机接口与人机交互专题|Special Topic on Brain Computer Interface and Human Computer Interaction
研究方向
页码范围
446-454
页数
9页
分类号
TN911.7|TP391
字数
语种
中文
DOI
10.11999/JEIT210816
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
卷积神经网络
稳态视觉诱发电位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
主办单位:
中国科学院电子学研究所
国家自然科学基金委员会信息科学部
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-5896
CN:
11-4494/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市北四环西路19号
邮发代号:
2-179
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
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