【摘 要】
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基于运动想象的脑机接口技术能够建立大脑与外界之间的联系,逐渐成为人机混合增强智能的重要应用,并广泛应用于医学康复治疗等领域.由于脑电信号具有非线性、非平稳和低信噪
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室（北京交通大学）,民航旅客服务智能化应用技术重点实验室（中国民用航空局）
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2020YJS025),国家自然科学基金项目(61603029)
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基于运动想象的脑机接口技术能够建立大脑与外界之间的联系,逐渐成为人机混合增强智能的重要应用,并广泛应用于医学康复治疗等领域.由于脑电信号具有非线性、非平稳和低信噪比等特点,使得准确的分类运动想象脑电信号具有很大挑战.为此,提出一种新颖的多尺度特征提取与挤压激励模型对运动想象脑电信号进行高精度分类.首先,基于多尺度卷积模块自动提取原始脑电信号的时域、频域和时频域特征;然后,使用残差模块和挤压激励模块分别进行特征的融合和选择;最后,利用全连接网络层进行运动想象脑电信号的分类.实验在2个公开的脑机接口竞赛数据集
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