CNN实现的运动想象脑电分类及人-机器人交互

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基于脑电的脑机交互能帮助肢体运动障碍患者进行日常生活和康复训练,但是,由于脑电信号存在信噪比较低、个体差异性大等问题,导致脑电特征的提取与分类还需要进一步提高准确性和效率.因此,在减少脑电采集通道数目、增加分类数目的前提下,基于卷积神经网络对运动想象中的脑电信号进行分类.首先,基于已有方法进行探索实验,建立由 3层卷积层、3层池化层和 2层全连接层构成的卷积神经网络;然后针对想象左手、右手、脚的运动和静息态设计与开展了实验,获取了相关脑电数据;之后,利用脑电数据训练出基于卷积神经网络的分类模型,测试结果表
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