【摘 要】
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运动想象作为脑电信号重要范式之一,在医疗康复、军事交通、游戏娱乐等方面有着广泛的应用前景,因此对运动想象脑电信号的识别展开研究具有重要意义。在传统方法提取运动想象脑电信号特征时,大多数研究只考虑时域、频域及空域信息中的单一维度或者两个维度的信息,较少发掘维度之间的内在联系,难以做到全面提取脑电信号特征;在利用深度神经网络进行运动想象脑电分类时,多数研究没有兼顾效率与准确率的关系,深度网络难以部署在
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运动想象作为脑电信号重要范式之一,在医疗康复、军事交通、游戏娱乐等方面有着广泛的应用前景,因此对运动想象脑电信号的识别展开研究具有重要意义。在传统方法提取运动想象脑电信号特征时,大多数研究只考虑时域、频域及空域信息中的单一维度或者两个维度的信息,较少发掘维度之间的内在联系,难以做到全面提取脑电信号特征;在利用深度神经网络进行运动想象脑电分类时,多数研究没有兼顾效率与准确率的关系,深度网络难以部署在移动设备中,而轻量化网络又没有充分提取脑电信号的深层特征。因此,本文围绕以上问题展开研究,主要内容如下:（1）针对传统特征提取方式单一,特征独立辨识性差的问题,提出一种多域特征表达的脑电信号分类方法MD-LSTM。该方法利用离散小波变换将数据进行重组,剔除高频噪声与低频干扰;使用经验模式分解将重组信号进行切片,选取合适的固有模态函数提取时间-频率-能量特征;利用共空间模式提取信道间的空间信息;最后将局部特征进行组合,利用LSTM筛选出最具判别性的全局特征。在BCIC IV dataset 2a和2b数据集上进行实验,分类准确率分别达到77.91%和88.09%。实验结果表明该方法相比于其他特征表达方法,能对不同域的特征进行有效融合并筛选。（2）针对运动想象轻量化网络卷积尺度单一、深层特征提取难的问题,提出一种基于幻象模块与深度可分离卷积的运动想象脑电分类方法Ghost-DSNet。该方法使用多尺度卷积自动提取不同时间尺度下的运动想象脑电特征,利用幻象模块替换传统卷积,降低模型参数量;利用可分离卷积单元的叠加提取深层次特征;最后利用全连接层进行分类。在BCIC IV dataset 2a和2b数据集上进行实验,分类准确率高于基准模型5.84%和6.13%。此外,利用少数关键信道对方法进行改进,设计了一种新的运动想象脑电信号处理方法MGhost-DSNet,分类准确率达到78.58%和89.07%。实验结果表明Ghost-DSNet方法在参数量与准确率之间达到了较好的平衡,MGhost-DSNet方法使用了更少的信道数量,扩大了原方法的轻量化优势,提高了分类准确率。
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