【摘 要】
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脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）技术是一门涉及神经科学、信号检测、模式识别等领域的交叉学科。由于脑电信号产生的机制不同,脑机接口系统也分化出不同的研究方向,其中基于运动想象的脑机接口技术受到了广泛的关注。越来越多的算法和模型被应用于脑机接口领域,但如何提高分类的准确率仍然是一个难题。针对运动想象脑电信号的非平稳性、激励发生的时间定位和频段分布特性,本文提出了一种
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脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）技术是一门涉及神经科学、信号检测、模式识别等领域的交叉学科。由于脑电信号产生的机制不同,脑机接口系统也分化出不同的研究方向,其中基于运动想象的脑机接口技术受到了广泛的关注。越来越多的算法和模型被应用于脑机接口领域,但如何提高分类的准确率仍然是一个难题。针对运动想象脑电信号的非平稳性、激励发生的时间定位和频段分布特性,本文提出了一种基于运动想象脑电信号的二分类深度学习框架。该框架从运动想象脑电信号的生理特征出发,分别从特征提取和模式识别两方面进行了优化研究。在特征提取方面,根据运动想象脑电信号的生理特性提出一种图像差值（Image Subtraction,IS）方法,在数据输入形式上增强特征差异。首先将原始脑电信号进行预处理,通过滤除部分噪声使信号更加平滑,然后利用小波变换充分提取出脑电信号的时域-频域信息,将脑电的时间序列信号转化成时频图像。根据C3和C4通道在逻辑上的对称性,将脑电信号的时频图像进行图像相减,并将相减后的差值图像作为分类器的输入,既减少了输入数据的冗余性,又增大了输入数据的特征差异。在模式识别方面,通过在分类器上增加注意力机制来处理脑电信号的差值图像。首先建立一个浅层的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）作为基础分类器,利用卷积神经网络的特性自动提取时频图像上的信息,然后根据运动想象脑电信号的时频特性引入注意力模块,自适应提取脑电信号发生的时间位置和频率分布信息,减少不相关的噪声干扰,同时增加模型的鲁棒性。最后在BCI Competition II数据集III和BCI Competition IV数据集2b上评估了该框架的表现。其中平均准确率为79.6%,平均kappa值为0.592。实验结果验证了该框架对提高运动想象脑电信号分类表现的可行性,为运动想象脑电信号分类的进一步研究提供参考。
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