基于卷积神经网络的脑电信号上肢运动意图识别

发布时间：2018-03-27 07:51

  本文选题：卷积神经网络(CNN)　切入点：脑电信号(EEG)　出处：《浙江大学学报(工学版)》2017年07期

【摘要】：为了在脑机交互中能够对运动意图进行识别,使设备能够预判人的行为动作并提前作出反应,脑电(EEG)信号运用学习过程去解码,并建立识别机制.针对传统生物信号模式识别模型中手动提取特征可能会产生信息损失的问题,引入深度学习的卷积神经网络(CNN),并和目前广泛使用的两种特征提取方法使用BP神经网络分类进行对比.结果显示,CNN在左、右手2分类动作和单手3分类动作中,提高识别精度分别约为4%和8%,增加了动作预测的可靠性.通过对上肢运动意图识别的讨论,可以更好地进行脑机交互控制,并加深对中枢神经信号与手部动作关系的理解.
[Abstract]:In order to recognize the motion intention in the brain-computer interaction, so that the device can prejudge the human behavior and react in advance, the EEG EGG signal is decoded by the learning process. Aiming at the problem of information loss caused by manual feature extraction in traditional biological signal pattern recognition model, In this paper, the convolution neural network with deep learning is introduced and compared with two widely used feature extraction methods, BP neural network classification. The results show that CNN is in the left and right hand 2 classifying actions and the single hand 3 classifying actions. The recognition accuracy is increased by about 4% and 8% respectively, which increases the reliability of motion prediction. Through the discussion of upper limb motion intention recognition, the brain-computer interaction control can be better carried out, and the relationship between central nervous signals and hand movements can be further understood.
【作者单位】： 浙江大学计算机科学与技术学院;贵州大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61303137,61402141) 国家教育部博士点基金资助项目(20130101110148)
【分类号】：R318;TP183

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本文编号：1670664