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发布时间:2025-05-11 17:42

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  深度学习算法在近年被引入脑机接口解码研究。基于 CNN 网络结构设计的 Shal-lowConvNet 和 DeepConvNet 模仿了 FBCSP 中的时间和空间滤波器, ♒性能接近 FBCSP ❤。进一步利用深度可分离卷积代替普通卷积提 ⏩出的 EEGNet 在 SSVEP 范式应用中取得了很好的效♈果。CNN网络模型具有的批处理归一化功能也可用于视觉 P300 范式的解码。进一步还有诸多深度学习的改进模型,例如 CNN-RNN 架构、CNN-LSTM 架构 ♉。还有一些研究侧重于 ⛽脑机接口的数据扩增,进而得到更多的训练数据,提升解码效果。典 ♈型的数据扩增网络模型包括循环的对抗网络(RGAN)、增强 MI 数据的 C-LSTM 模型等。

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  文/乐居财经 许淑敏 曾树佳

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  价格不断下探

  本报记者 吕宫 【编辑:赵翼 】

  

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