Sep, 2017
深度特征学习 EEG 信号:通过启用脑电文本输入实现思维转文字
Converting Your Thoughts to Texts: Enabling Brain Typing via Deep Feature Learning of EEG Signals
Xiang Zhang, Lina Yao, Quan Z. Sheng, Salil S. Kanhere, Tao Gu...
TL;DR提出了一种基于深度神经网络的 MI-EEG 分类方法,采用联合卷积循环神经网络同时学习低维稠密嵌入的强鲁棒高级特征,消除多种伪迹。实验证明,该方法在 MI-EEG 数据集上的分类精度达到了 95.53%,并应用于具体的 BCI 系统中,实现了打字操作。