复数协方差卷积神经网络在运动想象脑电信号解码中的应用.docx
复数协方差卷积神经网络在运动想象脑电信号解码中的应用
目录
复数协方差卷积神经网络在运动想象脑电信号解码中的应用（1）．．3
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、背景知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
运动想象脑电信号概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
复数协方差介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
三、方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
复数协方差分析在脑电信号中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
卷积神经网络的构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
四、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
结果对比与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
五、复数协方差卷积神经网络的应用优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
信号处理优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
深度学习模型优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
在运动想象脑电信号解码中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
六、案例分析与应用场景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
应用场景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
复数协方差卷积神经网络在运动想象脑电信号解码中的应用（2）．21
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.2运动想象脑电信号解码的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.3复数协方差卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
运动想象脑电信号处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.1脑电信号的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.2运动想象脑电信号的特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.3脑电信号预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
复数协方差卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.1卷积神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2复数域卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.3复数协方差卷积神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
复数协方差卷积神经网络在运动想象脑电信号解码中的应用．．．30
4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．