亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

On the use of convolutional neural networks and augmented CSP features for multi-class motor imagery of EEG signals classification

人工智能 模式识别(心理学) 运动表象 脑电图 计算机科学 卷积神经网络 线性判别分析 脑-机接口 特征选择 特征提取 特征(语言学) 深度学习 投影(关系代数) 过滤器组 滤波器(信号处理) 计算机视觉 算法 心理学 语言学 哲学 精神科
作者
Huijuan Yang,Siavash Sakhavi,Kai Keng Ang,Cuntai Guan
出处
期刊:International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 被引量:73
标识
DOI:10.1109/embc.2015.7318929
摘要

Learning the deep structures and unknown correlations is important for the detection of motor imagery of EEG signals (MI-EEG). This study investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) for the classification of multi-class MI-EEG signals. Augmented common spatial pattern (ACSP) features are generated based on pair-wise projection matrices, which covers various frequency ranges. We propose a frequency complementary feature map selection (FCMS) scheme by constraining the dependency among frequency bands. Experiments are conducted on BCI competition IV dataset IIa with 9 subjects. Averaged cross-validation accuracy of 68.45% and 69.27% is achieved for FCMS and all feature maps, respectively, which is significantly higher (4.53% and 5.34%) than random map selection and higher (1.44% and 2.26%) than filter-bank CSP (FBCSP). The results demonstrate that the CNNs are capable of learning discriminant, deep structure features for EEG classification without relying on the handcrafted features.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
5秒前
7秒前
shinian完成签到,获得积分10
8秒前
shinian发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
16秒前
哈尔滨发布了新的文献求助10
18秒前
背后梦安发布了新的文献求助10
21秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
33秒前
zhen完成签到,获得积分10
1分钟前
哈尔滨完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
米奇妙妙屋完成签到,获得积分10
1分钟前
tylscxf完成签到,获得积分10
1分钟前
YifanWang完成签到,获得积分0
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
1分钟前
2分钟前
启震发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
3分钟前
www完成签到,获得积分20
3分钟前
3分钟前
风车术完成签到,获得积分20
3分钟前
3分钟前
风车术发布了新的文献求助10
3分钟前
shinian发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
小岩完成签到 ,获得积分10
3分钟前
wanci应助风车术采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
为神指路发布了新的文献求助30
3分钟前
3分钟前
3分钟前
为神指路完成签到,获得积分20
3分钟前
3分钟前
3分钟前
33完成签到,获得积分0
3分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976649
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520756
关于积分的说明 11204729
捐赠科研通 3257502
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798733
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806629