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基于位串行卷积神经网络加速器的运动想象脑电信号识别系统

目录

项目背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1脑电信号识别技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2运动想象脑电信号研究重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3项目目标与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

系统架构与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1系统整体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2位串行卷积神经网络加速器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3运动想象脑电信号识别算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

数据采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1脑电信号采集技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3特征提取与筛选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

位串行卷积神经网络算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1卷积神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2位串行卷积神经网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3算法优化与改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

运动想象脑电信号识别技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1信号识别流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2识别模型训练与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3识别结果分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

系统实现与性能测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1系统软件实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2系统硬件设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.3系统性能测试与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

实验结果及对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.1实验数据与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.3对比分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

8.2展望未来研究方向与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.项目背景及意义

随着科技的发展和社会的进步，人们对高效、便捷且非侵入性的交互方式的需求日益增加。运动想象脑电信号识别技术作为一种新兴的人机交互手段，通过解析大脑在执行或想象特定运动时产生的电位变化来实现对外部设备的控制。这一技术不仅为残疾人提供了新的独立生活可能性，也为健康人群探索了全新的互动体验。然而，由于脑电信号本身具有低信噪比、高维度和个体差异性等特点，如何准确、实时地识别这些信号成为了该领域的一大挑战。

在此背景下，基于位串行卷积神经网络加速器的运动想象脑电信号识别系统应运而生。传统的深度学习模型虽然在图像、语音等领域取得了巨大成功，但在处理脑电信号这类特殊数据时面临计算资源消耗大、处理速度慢等问题。本项目采用的位串行卷积神经网络（Bit-SerialConvolutionalNeuralNetwork,BSCNN）加速器，能