【摘 要】
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脑机接口通过对运动想象脑电信号的分类识别，帮助运动神经严重受损的患者实现与外部设备的直接交互。为了提高多分类运动想象脑电信号的分类准确率，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的脑电信号识别方法。首先，对原始脑电信号进行预处理，并利用快速傅里叶变换提取出相关频带的能量值；
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目：创伤后应激障碍的神经生理信号多模态辅助诊断研究算法（2016A030313706）；
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脑机接口通过对运动想象脑电信号的分类识别，帮助运动神经严重受损的患者实现与外部设备的直接交互。为了提高多分类运动想象脑电信号的分类准确率，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的脑电信号识别方法。首先，对原始脑电信号进行预处理，并利用快速傅里叶变换提取出相关频带的能量值；其次，对处理后的脑电信号采用一维卷积神经网络提取空间特征，再利用LSTM网络在序列上的建模能力，将空间特征组成特征序列输入到LSTM网络，提取时间特征；最后，将LSTM网络输出的特征输入到Softmax分类器，把结果分为左手、右手、舌头和脚四种类型。文中使用BCI Competition Ⅳ竞赛的数据集2a对所提的方法进行验证，实验结果表明，所提方法能够有效地提高多分类精度，分类结果的平均准确率达到90.38%。
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