标题：基于深度卷积网络的运动想象脑电信号分类方法
作者：赵龙辉 李力 陈奕辉 林诗柔
作者单位：广东工业大学自动化学院，广东 广州 510006
关键字：脑机接口；运动想象；深度卷积网络；脑电分类
摘要：为了提高多分类运动想象脑电信号的解码精度，以此促进脑机接口系统在生产生活中的应用。采用基于深度卷积网络的LeNet和AlexNet模型分析四分类运动想象脑电特性。将脑电信号通过预处理、数据归一化和数据增强，然后分别输入两个模型中进行分类。通过与现有不同的特征提取和分类方法对比，实验结果表明，在多分类运动想象脑电解码研究领域中，深度卷积网络模型取得的分类效果较好。