计算机应用

作者：霍首君, 郝琰, 石慧宇, 董艳清, 曹锐

单位：太原理工大学 软件学院, 山西 晋中 030600

关键词：脑机接口,运动想象,时频分析,卷积神经网络,数据增强,深度学习,脑电信号,模式识别

基金：国家自然科学基金资助项目（61672374）；山西自然科学基金资助项目（201901D111093）。

针对运动想象脑电信号（MI-EEG）分类准确率普遍偏较低的问题，引入基于深度框架的卷积神经网络模型（CNN）。首先，使用短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）得到两种不同解析度下的时频信息；然后将其与电极通道位置信息相结合并以三维张量的形式作为CNN的输入；其次，设计了两种基于不同卷积策略的网络模型MixedCNN和StepByStepCNN来分别对两种形式的输入进行特征提取和分类识别；最后，针对因训练集样本过少而易发生的过拟合问题，引入mixup数据增强策略。在BCI Competition Ⅱ dataset Ⅲ数据集上的实验结果表明，CWT得到的样本集通过mixup数据增强后送入MixedCNN网络训练出的模型的识别准确率最高（93.57%），相较于另外四种分析方法：公共空间模式（CSP）+支持向量机（SVM）、自适应自回归模型（AAR）+线性判别分析（LDA）、离散小波变换（DWT）+长短期记忆网络（LSTM）、STFT+堆栈自编码器（SAE）分别提高了19.1%、20.2%、11.7%和2.3%。所提方法可以为MI-EGG分类任务提供参考。

来源：2021年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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