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摘要：本发明公开了一种基于对抗自动编码器的运动想象脑机接口自适应分类方法，该方法通过对抗自动编码器AdversarialAuto‑Encoder,AAE技术，解决脑电信号的非平稳性问题，提高跨时间段运动想象脑电信号的分类精度。本发明首先使用公共数据集预训练运动想象脑电解码初始模型，然后在在线实验中进行反馈训练，将新采集的数据视为目标域，原解码模型训练数据视为源域，通过对抗自动编码器提取共同特征，迭代更新脑电解码模型。该方法不仅提高了特征提取的鲁棒性和通用性，还可通过生成脑电信号增强训练数据，最终实现高效的运动想象脑机接口控制。本发明可以应用于脑机接口系统，助力于医疗、康复等领域。
主权项：1.一种基于对抗自动编码器的运动想象脑机接口自适应分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：使用公共数据集预训练初始的运动想象脑电信号解码模型；步骤2：启动在线实验的反馈训练，收集新的脑电信号数据；步骤3：将新收集的脑电信号数据定义为目标域，初始的运动想象脑电信号解码模型的训练数据定义为源域；步骤4：通过对抗自动编码器从源域和目标域中提取共同特征，迭代训练运动想象脑电信号解码模型；步骤5：重复步骤2至步骤4，直至实现运动想象脑机接口控制。
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百度查询： 西北工业大学 基于对抗自动编码器的运动想象脑机接口自适应分类方法
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