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基于复数协方差卷积神经网络的运动想象脑电信号解码方法
1
作者
黄仁慧
张锐锋
+3 位作者
文晓浩
闭金杰
黄守麟
李廷会
《广西师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期43-56,共14页
深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基...
深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基于复数协方差特征的三维复值卷积神经网络。首先,构建脑电不同频率下的复数协方差矩阵特征,不仅通过复值表示将幅值和相位信息结合在一起,并且保留分类所需的多变量信息,如幅值、相位、空间位置、频率等。其次,设计针对多复数协方差特征的全复数卷积神经网络,实现运动想象任务的高性能分类。在2个公开数据集上的实验结果表明,本研究提出的方法可获得比现有前沿方法至少高出2.49和1.85个百分点的平均准确率。
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关键词
脑电信号
脑机接口
幅相信息融合
复数协方差特征
复值卷积神经网络
信息交互
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职称材料
题名
基于复数协方差卷积神经网络的运动想象脑电信号解码方法
1
作者
黄仁慧
张锐锋
文晓浩
闭金杰
黄守麟
李廷会
机构
广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院
出处
《广西师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期43-56,共14页
基金
国家自然科学基金(62466006)
广西科技计划青年创新人才科研专项(桂科AD23026245)。
文摘
深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基于复数协方差特征的三维复值卷积神经网络。首先,构建脑电不同频率下的复数协方差矩阵特征,不仅通过复值表示将幅值和相位信息结合在一起,并且保留分类所需的多变量信息,如幅值、相位、空间位置、频率等。其次,设计针对多复数协方差特征的全复数卷积神经网络,实现运动想象任务的高性能分类。在2个公开数据集上的实验结果表明,本研究提出的方法可获得比现有前沿方法至少高出2.49和1.85个百分点的平均准确率。
关键词
脑电信号
脑机接口
幅相信息融合
复数协方差特征
复值卷积神经网络
信息交互
Keywords
electroencephalogram
brain-computer interface
fusion of amplitude and phase information
complex covariance features
complex-valued convolutional neural network
information interactive
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复数协方差卷积神经网络的运动想象脑电信号解码方法
黄仁慧
张锐锋
文晓浩
闭金杰
黄守麟
李廷会
《广西师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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