基于時間序列數(shù)據(jù)增強的運動想象腦電多尺度特征提取分類

摘要： 基于運動想象腦電（MI-EEG）的腦機接口（BCI）可以實現(xiàn)人腦與外部設備的直接信息交互。本文提出了一種基于時間序列數(shù)據(jù)增強的腦電多尺度特征提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，用于MI-EEG信號解碼。首先，提出了一種腦電信號數(shù)據(jù)增強方法，能夠在不改變時間序列長度的情況下，提高訓練樣本的信息含量，同時完整保留其初始特征。然后，通過多尺度卷積塊自適應地提取腦電數(shù)據(jù)的多種整體與細節(jié)特征，再經(jīng)并行...