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针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86.5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。 相似文献
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为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明,利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率,并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。 相似文献