运动想象 (MI) 分类学习系列 (6) :2D CNN-LSTM

于 2024-03-31 14:14:51 发布
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分类专栏： 机器视觉 运动想象 脑机接口 文章标签： cnn 运动想象 人工智能 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36758270/article/details/136882202
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本文提出了一种2D CNN-LSTM混合算法，用于解决运动想象（MI）任务中脑电（EEG）信号的分类问题。通过将EEG数据转换为时间序列段，2D CNN提取通道间连接特征，随后LSTM网络负责时间特征的学习。实验表明，2D CNN-LSTM在多个数据集上的表现优于其他分类算法，提高了MI系统的准确性和稳定性。

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运动想象分类学习系列:2D CNN-LSTM

论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809423000605
论文题目：A 2D CNN-LSTM hybrid algorithm using time series segments of EEG data for motor imagery classification
论文代码：无

0. 引言

由于分类算法精度和稳定性差，MI系统在实践中仍然具有挑战性。因此，我们提出了一种二维卷积神经网络长短期记忆（2D CNN-LSTM） 混合算法来对MI任务中的脑电进行分类。我们将脑电信号转换为时间序列段，然后通过二维CNN提取每个段中不同脑电通道之间的连接特征，最后将特征向量发送到LSTM网络进行训练。

1. 主要贡献

  1. 本文提出的二维CNN-LSTM算法旨在预测二进制MI-EEG信号，因此该算法经过专门设计，可以有效地提取MI-EE
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