计算机应用

作者：胡章芳, 张力, 黄丽嘉, 罗元

单位：重庆邮电大学 国家信息无障碍工程研发中心, 重庆 400065

关键词：运动想象,脑电,时频域,卷积神经网络,智能轮椅

基金：国家自然科学基金资助项目（61703067）。

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。

来源：2019年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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