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基于半监督VAE和CGAN的运动想象脑电信号分类器
1
作者
袁凯烽
侯璐
黄永锋
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第2期82-86,共5页
由于脑电(EEG)信号的特异性、隐私性,数据集相对匮乏,运动想象EEG(MI-EEG)信号分类是一项具有挑战性的任务。提出了一种基于半监督变分自编码器-条件生成对抗网络(SSVAE-CGAN)模型应用于MI-EEG信号的增强和分类。SSVAE-CGAN模型的SSVAE-...
由于脑电(EEG)信号的特异性、隐私性,数据集相对匮乏,运动想象EEG(MI-EEG)信号分类是一项具有挑战性的任务。提出了一种基于半监督变分自编码器-条件生成对抗网络(SSVAE-CGAN)模型应用于MI-EEG信号的增强和分类。SSVAE-CGAN模型的SSVAE-CGAN的编码器为EEGNet网络,获得MI-EEG信号的时域、频域和空间域的复合特征的潜在空间表示。不同于传统的无监督变分自编码器,在训练编码器时,SSVAE-CGAN使用MI-EEG信号的标签信息以监督的方式更好地构建潜在空间。然后,SSVAE-CGAN使用条件生成对抗网络接收带有标签信息的随机噪声进行生成器-判别器的对抗训练,并生成与潜在空间分布对齐的隐空间。在真实MI-EEG数据集进行了数据增强和分类实验,实验结果验证了本文模型的有效性。
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关键词
运动想象脑电
数据增强
分
类
半监督变分自编码器
条件生成对抗网络
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职称材料
题名
基于半监督VAE和CGAN的运动想象脑电信号分类器
1
作者
袁凯烽
侯璐
黄永锋
机构
常州工业职业技术学院信息工程学院
北京理工大学物理学院
江苏理工学院计算机工程学院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第2期82-86,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(12005182)。
文摘
由于脑电(EEG)信号的特异性、隐私性,数据集相对匮乏,运动想象EEG(MI-EEG)信号分类是一项具有挑战性的任务。提出了一种基于半监督变分自编码器-条件生成对抗网络(SSVAE-CGAN)模型应用于MI-EEG信号的增强和分类。SSVAE-CGAN模型的SSVAE-CGAN的编码器为EEGNet网络,获得MI-EEG信号的时域、频域和空间域的复合特征的潜在空间表示。不同于传统的无监督变分自编码器,在训练编码器时,SSVAE-CGAN使用MI-EEG信号的标签信息以监督的方式更好地构建潜在空间。然后,SSVAE-CGAN使用条件生成对抗网络接收带有标签信息的随机噪声进行生成器-判别器的对抗训练,并生成与潜在空间分布对齐的隐空间。在真实MI-EEG数据集进行了数据增强和分类实验,实验结果验证了本文模型的有效性。
关键词
运动想象脑电
数据增强
分
类
半监督变分自编码器
条件生成对抗网络
Keywords
motor imagery electroencephalography
data augmentation
classification
semi-supervised variational autoencoder
conditional generative adversarial network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于半监督VAE和CGAN的运动想象脑电信号分类器
袁凯烽
侯璐
黄永锋
《传感器与微系统》
北大核心
2025
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