【摘 要】
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目前脑电信号的识别中,特征提取和分类是分开独立完成的.为了简化识别过程和提高识别效果,本文提出一种运用深度信念网络(DBN)进行脑电信号识别的方法.DBN模型由多层RBM(rest
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,
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目前脑电信号的识别中,特征提取和分类是分开独立完成的.为了简化识别过程和提高识别效果,本文提出一种运用深度信念网络(DBN)进行脑电信号识别的方法.DBN模型由多层RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层BP(backpropagation)网络构成,通过RBM实现对脑电信号的分层特征提取,以确保获得最优特征向量,再由一层BP网络对RBM输出的特征向量进行分类,从而实现脑电信号的识别.本文使用Emotiv脑电采集仪采集的运动想象脑电数据进行实验.实验表明,深度信念网络对粗糙的脑电数据具有强大的特征学习能力,对运动想象脑电信号的识别率优于支持向量机(SVM),简化了脑电识别流程,提高了识别率,为脑—机接口中脑电信号的识别提供了一种新颖的思路.
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