面向运动行为特征的脑电信号分析与识别  

An Analysis and Recognition of EEG Signals Based on Motor Behavior

作　　者：鲍静益[1] 刁文宇 姚潇[2] 姜一波[1] BAO Jingyi;DIAO Wenyu;YAO Xiao;JIANG Yibo(Changzhou Institute of Technology, Changzhou 213032;Hohai University, Changzhou 213022)

机构地区：[1]常州工学院,江苏常州213032 [2]河海大学,江苏常州213022

出　　处：《常州工学院学报》2020年第6期41-47,共7页Journal of Changzhou Institute of Technology

基　　金：江苏省自然科学基金项目(BK20190159)。

摘　　要：文章针对左右手运动想象脑电信号,构造了一种融合了时频空三域的显著性特征提取方案并设计了一种包含卷积核结构的长短时记忆网络来进行分类,从而获得一种更有效的特征提取和分类方法。实验结果表明:与经典的方法相比,文中提出的方法在识别率方面得到了显著的提高。In this paper,a novel feature extraction scheme which combines time-frequency and spatial domain as well as a long-short-term-memory network including convolution kernel structure for classification is proposed,aiming at the EEG signals of left and right-handed motor imagery.The experimental results show that:compared with the classical method,the recognition rate of this method is significantly improved.

关 键 词：脑电信号 时频空域特征 基于卷积核的序列模型 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN911.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程]