

基于高时—频分辨率脑电信号特征提取方法分析.docx
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基于高时—频分辨率脑电信号特征提取方法分析.docx
基于高时—频分辨率脑电信号特征提取方法分析标题:基于高时-频分辨率脑电信号特征提取方法的分析摘要:脑电信号是一种重要的非侵入性脑神经活动记录方法,被广泛应用于神经科学研究、临床诊断和脑机接口等领域。然而,传统的时域和频域分析方法在提取脑电特征方面存在限制,因为脑电信号具有时变性和非线性特征。为了克服这些限制,高时-频分辨率脑电信号特征提取方法逐渐成为研究热点。本文综述了高时-频分辨率脑电信号特征提取方法的原理和应用,并讨论了其在脑机接口和脑疾病诊断中的潜在价值。通过对现有研究的分析和总结,我们揭示了高时-
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
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
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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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