运动想象 (MI) 分类学习系列 (11) :GITGAN

最新推荐文章于 2025-04-02 21:17:02 发布
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分类专栏： 运动想象 脑机接口 文章标签： 学习 运动想象 脑机接口 人工智能
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论文GITGAN提出了一种无监督的端到端受试者适应方法，专注于解决源数据质量和分布外目标数据问题。该方法结合生成对抗网络进行跨受试者转移，改善BCI系统的性能。通过异常值去除、领域适配和标签一致性策略，提高了模型的性能和可解释性。

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运动想象分类学习系列:GITGAN

论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320323007124
论文题目：GITGAN: Generative inter-subject transfer for EEG motor imagery analysis
论文代码：https://github.com/Kang1121/GITGAN

0. 引言

以往的研究主要集中在开发复杂的网络架构设计上，忽视了源数据质量的影响和分布外目标数据问题带来的挑战。为了解决这些局限性，我们认为，以目标数据为中心的空间，加上精心挑选的一组高质量源数据，可以显着增强发展议程。在这项研究中，我们提出了一种称为 GITGAN 的无监督端到端受试者适应方法，这是一种用于脑电图运动图像分析的生成性受试者间转移。我们还提出了一种实用有效的源数据选择方法，进一步提

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脑机接口：运动想象简介
走在深度学习前沿的小宋
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经典的脑机接口系统主要包括运动想象（Motor Imagery, MI）、事件相关电位（Event Related Potential, ERP）和稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）三种范式。本文主要考虑基于运动想象的BCI系统。肢体运动的执行和想象会影响大脑特定区域感觉运动皮层的节律活动的变化。比如对于左手的想象动作会导致大脑右半球激活强烈，右手的想象动作会导致大脑左半球激活强烈，而脚的想象动作会导致大脑顶部激发强烈。
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本篇博客重点考虑数据对齐部分，因为其对后续迁移学习的效果影响非常大。 数据对齐有多种方法，如黎曼对齐(Riemannian Alignment, RA)、欧式对齐(Euclidean Alignment, EA)、标签对齐(Label Alignment, LA)、重心对齐(Centroid Alignment, CA)等。下面重点介绍`EA`。
gan 总结 数据增强_学习笔记07：数据增强；模型微调；GAN；DCGAN
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GaN器件的工作原理
weixin_45293089的博客
10-12 4945
图2.4（a）给出了AlGaN/GaN HEMT 器件工作时的偏置情况，栅极加负压，漏级加正压，源极接地，通过改变偏置电压，来实现器件不同的工作状态。较大时，沟道夹断点向源极方向移动，在沟道与漏区之间形成一段耗尽区，此时电子在耗尽区的漂移速度达到了饱和速度，不再随电场发生变化，输出电流也不再随电压变化。这一区域称为饱和区。的增加，源漏电流随漏电压近似线性升高，电子迁移率可以被认为是一个常数，则v = μE(x)，此时，器件输出电流为，在 0 V 的栅极电压下，栅极下方的沟道被完全耗尽，漏极电流不流过。
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雨寒sgg的博客
03-22 2万+
   “脑机接口”（Brain Cpmputer Interface, BCI）研究的核心是在大脑和外部设备之间建立直接的联通通路，因此脑机接口也被誉为“人工智能的顶级科学”。脑机接口的应用包括6个方面[1]：   (1)脑机接口替代(Replace)原有中枢神经系统的输出；   (2)脑机接口重建(Restore)丧失的中枢神经系统的输出；   (3)脑机接口增强(Enhance)正常的中枢神...
运动想象EEG背景知识
space_dandy的博客
05-01 6078
定义： “脑”指有机生命形式的脑或神经系统；“机”指处理或计算的设备；“接口”指用于信息交换的中介物；脑机接口（BCI系统）可定义为人或动物脑与外部设备间创建的用于信息交换的连接通路 实现： 信号采集>>信号预处理>>特征提取>>分类识别>>反馈 信号采集：采集EEG（脑电信号），用于采集的BC...
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走在深度学习前沿的小宋
04-10 1794
由于采集的脑电信号信噪比低，准确解码意图具有挑战性，解码原始脑电信号更具挑战性。目前，没有深度学习在解码原始脑电信号时实现高分类性能的方法。我们提出了一种新的用于解码MI EEG信号的端到端网络，即紧凑型多分支一维卷积神经网络（CMO-CNN），无需使用原始EEG信号进行滤波等预处理。
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走在深度学习前沿的小宋
04-28 1353
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运动想象 (MI) 分类学习系列 (9) :FBCNet
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04-20 1311
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03-21 1226
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