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用于运动想象脑电信号分类的深度学习网络
目录
用于运动想象脑电信号分类的深度学习网络（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、运动想象脑电信号分类方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1脑电信号分类技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2深度学习在脑电信号分类中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、深度学习网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1.3深度信念网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2特征提取与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
四、实验与数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.2.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.2.3模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
五、结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.1分类性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.2模型参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.3与其他方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
六、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.2研究局限与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
用于运动想象脑电信号分类的深度学习网络（2）．．．．．．．．．．．．．．．34
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
二、背景知识介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
脑电信号概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
运动想象脑电信号特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
深度学习在网络模型中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
三、深度学习网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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