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基于GAN的运动想象脑电数据训练集扩充:方法探索与性能提升
一、引言
1.1研究背景与意义
脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)技术作为连接人类大脑与外部设备的关键桥梁,近年来在医疗康复、人机交互等众多领域展现出了巨大的应用潜力。通过捕捉大脑发出的电信号,BCI系统能够实现对思维、意图以及感知的解读,从而为用户提供与外界进行交互的全新方式。在众多脑电信号中,运动想象脑电数据因其能够反映个体在想象运动时大脑的神经活动,成为了BCI研究中的重要数据来源。运动想象(MotorImagery,MI)是指个体在心中模拟某种运动动作而不实际执行该动作的过程。在此过
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