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基于残差模块和自注意力机制GAN的脑电信号增广方法
被引量：
1
1
作者
李明爱
彭伟民
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期80-86,共7页
针对脑电信号(EEG)数据量过少的问题,提出一种基于残差模块(ResBlock)和自注意力(Self-Attention)机制的生成对抗网络(GAN),记为RBSAGAN。该模型首先对ResBlock进行改进,设计了Up ResBlock和Down ResBlock网络用于提取信号中不同尺度感...
针对脑电信号(EEG)数据量过少的问题,提出一种基于残差模块(ResBlock)和自注意力(Self-Attention)机制的生成对抗网络(GAN),记为RBSAGAN。该模型首先对ResBlock进行改进,设计了Up ResBlock和Down ResBlock网络用于提取信号中不同尺度感受野的特征并对数据维度进行扩大和缩小;然后根据Self-Attention机制设计1D Self-Attention网络挖掘EEG中各离散时刻之间的时间相关性;最后通过生成器和判别器的对抗训练生成逼真的信号。该模型在公开的BCI Competition IV dataset 2a数据集进行了大量实验,结果表明,RBSAGAN具有生成接近于真实脑电信号样本的能力,并且将分类器1D卷积网络(CNN)的平均识别率提升至96.04%,可以为EEG数据增广任务提供参考。
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关键词
脑电信号
生成对抗网络
卷积网络
残差网络
自注意力机制
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职称材料
题名
基于残差模块和自注意力机制GAN的脑电信号增广方法
被引量：
1
1
作者
李明爱
彭伟民
机构
北京工业大学
信息学部
北京
市计算智能和智能系统重点实验室(
北京工业大学
)
教育部
数字
社区
工程
研究
中心
(
北京工业大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期80-86,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(11832003,81471770)。
文摘
针对脑电信号(EEG)数据量过少的问题,提出一种基于残差模块(ResBlock)和自注意力(Self-Attention)机制的生成对抗网络(GAN),记为RBSAGAN。该模型首先对ResBlock进行改进,设计了Up ResBlock和Down ResBlock网络用于提取信号中不同尺度感受野的特征并对数据维度进行扩大和缩小;然后根据Self-Attention机制设计1D Self-Attention网络挖掘EEG中各离散时刻之间的时间相关性;最后通过生成器和判别器的对抗训练生成逼真的信号。该模型在公开的BCI Competition IV dataset 2a数据集进行了大量实验,结果表明,RBSAGAN具有生成接近于真实脑电信号样本的能力,并且将分类器1D卷积网络(CNN)的平均识别率提升至96.04%,可以为EEG数据增广任务提供参考。
关键词
脑电信号
生成对抗网络
卷积网络
残差网络
自注意力机制
Keywords
ElectroEncephaloGram(EEG)signal
Generative Adversarial Network(GAN)
Convolutional Neural Network(GAN)
residual network
self-attention mechanism
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差模块和自注意力机制GAN的脑电信号增广方法
李明爱
彭伟民
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
1
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