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摘要
传统运动想象脑电信号识别方法需要人为提取大量特征,识别性能受研究人员经验影响较大,主观性强;提出一种基于希尔伯特变换(HT)联合卷积神经网络(CNN)的运动想象脑电信号自动识别方法,首先利用HT对原始EEG信号进行分析,实现一维数据向二维幅-相图像转换的同时增加信息提取维度;然后将其作为输入利用CNN层次化的对幅-相二维图像进行理解和解译,自动提取特征并完成分类识别,基于BCI竞赛中所用Graz数据集开展试验,结果表明相对于传统特征提取方法,文章所提算法在低、中、高信噪比条件下均能获得更好的识别性能,具有更强的噪声鲁棒性。
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