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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于FB2DCNN‑LSTM的脑电运动想象分类方法和系统，其方法包括：1采集运动想象脑电数据；2预处理脑电数据；3FB2DCNN‑LSTM模型搭建与训练。本发明还提供了一种基于FB2DCNN‑LSTM的脑电运动想象分类系统，依次包括以下模块：1运动想象脑电数据采集模块；2脑电数据预处理模块；3FB2DCNN‑LSTM模型搭建与训练模块；4运动想象分类模块。本发明有效地提高了脑电运动想象的分类准确率，能更好地对运动想象进行分类。
主权项：1.一种基于FB2DCNN-LSTM的脑电运动想象分类方法，其特征在于，包括以下步骤:1采集运动想象脑电数据；用户观看带有左右方向箭头或空白的图片，根据三种不同的运动想象状态记录对应的标签，根据国际标准10-20系统电极位置，采集其运动想象相关通道的脑电数据；2预处理数据；对记录的脑电信号进行预处理，通过50Hz陷波滤波器去除工频干扰，通过0.5HZ的高通滤波器和45Hz的低通滤波提取运动想象相关频带，通过降采样减少数据量提升数据处理的速度与效率，通过重参考平均电极电位，通过独立成分分析去除眼电、肌电噪声；3搭建与训练FB2DCNN-LSTM模型；通过组合二维卷积与长短期记忆模块对运动想象脑电数据进行学习，通过SOFTMAX函数进行分类，通过Adam算法进行优化，搭建与训练脑电运动想象分类的FB2DCNN-LSTM模型；4进行脑电运动想象分类；利用训练好的模型对未用作训练的数据进行分类，得出分类结果以及分类准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于FB2DCNN-LSTM的脑电运动想象分类方法和系统
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