基于AE和Transformer的运动想象脑电信号分类研究

摘要：

基于运动想象的脑机接口系统一直是海内外研究学者的关注对象.针对传统运动想象脑电识别系统不能精准提取显著特征、分类识别准确率低等问题,提出一种新的基于自编码器(AE,auto-encoder)降维的Transformer分类识别模型.该方法使用滤波器组共空间模式(FBCSP,filter bank common spatial pattern)对数据进行多个频段的特征提取,并利用AE获得降维后的特征矩阵.同时借助Transformer模型的位置编码考虑全局信号特征影响并利用多头自注意力机制考虑特征矩阵的内部关联性,提升系统分类识别效果.与传统的基于线性判别分析(LDA,linear discriminant analysis)的K-近邻(KNN,K-nearest neighbors)法分类识别系统进行对比,实验表明AE+Transformer模型的分类识别效果优于LDA+KNN系统,说明这种改进后的算法适用于运动想象的二分类.

关键词：运动想象、深度学习、自编码器、注意力模块、Transformer模型

所属期刊栏目：7

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：118-128