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Apr, 2023
三通道运动想象分类中的时空频特征融合
Time-space-frequency feature Fusion for 3-channel motor imagery classification
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Zhengqing Miao, Meirong Zhao
TL;DR
本研究介绍了一种新的网络架构TSFF-Net,它集成了时间-空间-频率特征,有效地弥补了基于时间序列和时频模态的单模特征提取网络的局限性,用于解码三通道运动想象的分类,结果表明,TSFF-Net在EEG解码方面具有显著优势并为算法增强低通道EEG解码提供了有价值的洞见。
Abstract
low-channel eeg devices
are crucial for portable and entertainment applications. However, the low spatial resolution of EEG presents challenges in decoding low-channel motor imagery. This study introduces
tsff-net
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