基於深度學習網絡的運動想象BCI系統及其應用

點擊上面"腦機接口社區"關注我們 更多技術乾貨第一時間送達 研究人員提出了一種基於深度學習模型的運動想象腦機接口(BCI)。運動想象的腦動力學通常通過EEG作爲低信噪比的非平穩時間序列進行測量。研究人員經過調研發現，以往對MI-EEG信號進行分類的方法，由於缺乏時頻特徵，分類效果不是很理想。在該項研究中，研究人員採用離散小波變換(DWT)對腦電信號進行變換，並提取其有效係數作爲時頻特徵。然後採用長

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