基于空-頻特征圖學習三維卷積神經網絡的運動想象腦電解碼方法

摘要： 運動想象腦電（EEG）的腦機接口因其無創采集和易用性等優勢，在神經康復領域展現了巨大潛力。然而，運動想象EEG具有較低的信噪比和時空分辨率，且傳統神經網絡僅關注其時空特征，導致運動想象任務的解碼識別率較低。為解決這一問題，本文從EEG信號的頻域和空間域角度出發，提出了一種基于空-頻特征圖學習的三維卷積神經網絡解碼方法。首先，利用Welch方法計算EEG的頻帶功率譜，結合電極空間... ... （共8頁）