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摘要
本发明公开了一种基于空洞卷积神经网络的P300信号检测方法,包括步骤：1)采用P300字符拼写器进行实验,提取脑电信号即EEG作为训练集和测试集；2)所采集到的数据经过预处理操作,然后作为模型的输入数据集；3)设计空洞卷积神经网络,先使用一层标准卷积作为EEG数据集的空域滤波器,再设计一个基于空洞卷积的特征提取器获取多尺度时域特征,再通过一层标准卷积提取更高层级的时域特征后,经过下采样,最后添加全连接层作为网络输出,然后训练网络确定模型参数；4)通过计算网络的字符识别率和信息转化率来验证模型的性能。本发明方法具有结构简单,泛化能力强,字符识别准确率高,并有良好的信息转化率等特点。
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