基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法.pptx
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基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法目录添加目录项标题基于时频域的特征提取运动想象脑电信号的时频域特性傅里叶变换和小波变换在特征提取中的应用时频域特征提取的流程和效果卷积神经网络模型构建卷积神经网络的基本结构和原理卷积层、池化层和全连接层的配置与优化模型训练和参数调整实验设计与数据集实验参与者与数据采集数据预处理和标注数据集划分和模型验证方法模型训练与优化训练过程与损失函数选择模型优化策略与技巧过拟合与欠拟合问题的处理模型评估与比较准确率、召回率和F1分数的计算不同模型间的性能比较模型泛化能力
基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法.docx
基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法摘要:近年来,基于脑电信号的运动想象识别研究引起了广泛关注。运动想象识别是一种基于脑电信号的非侵入性控制方法,可以为残疾人提供身体机能的恢复和交互式通信。本文提出了一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)方法,用于运动想象脑电信号的分类识别。通过采用时频分析方法,将脑电信号从时域转换到时频域,提取出丰富的时频特征。然后,利用CNN进行特征学习和分类识别。实验结果表明,该方法在运动想象脑电信号识别上具有较高的准确性
8639790_李朝阳_基于卷积神经网络的脑电信号时频分析理解_基于卷积神经网络的脑电信号时频分析理解V1.docx
PAGE\*MERGEFORMATIIPAGE\*MERGEFORMAT1摘要脑机接口是人工智能的一项重要内容,也是一种全新的大脑与计算机通讯的方式,具有改变人机交互方式的巨大价值。近年来对于脑电信号的研究越来越成熟,许多方法被应用于对运动想象中的脑电信号进行分类。然而卷积神经网络作为一门新兴起的技术,在该领域上应用还比较少。本文探究了卷积神经网络在运动想象脑电信号分类上的应用。主要使用脑机接口竞赛IV2b数据集,探索运动想象脑电信号分类任务。首先查阅了近年来的众多脑电信号分类模型,对于传统机
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PAGE\*MERGEFORMATIIPAGE\*MERGEFORMAT1摘要脑机接口是人工智能的一项重要内容,也是一种全新的大脑与计算机通讯的方式,具有改变人机交互方式的巨大价值。近年来对于脑电信号的研究越来越成熟,许多方法被应用于对运动想象中的脑电信号进行分类。然而卷积神经网络作为一门新兴起的技术,在该领域上应用还比较少。本文探究了卷积神经网络在运动想象脑电信号分类上的应用。主要使用脑机接口竞赛IV2b数据集,探索运动想象脑电信号分类任务。首先查阅了近年来的众多脑电信号分类模型,对于传统机
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II1摘要脑机接口是人工智能的一项重要内容也是一种全新的大脑与计算机通讯的方式具有改变人机交互方式的巨大价值。近年来对于脑电信号的研究越来越成熟许多方法被应用于对运动想象中的脑电信号进行分类。然而卷积神经网络作为一门新兴起的技术在该领域上应用还比较少。本文探究了卷积神经网络在运动想象脑电信号分类上的应用。主要使用脑机接口竞赛IV2b数据集探索运动想象脑电信号分类任务。首先查阅了近年来的众多脑电信号分类模型对于传统机器学习的方法和深度学习的方法进行了分析然后在实用卷积神经网络的基础上加入深度可分离