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arXiv:2002.00538v1 [eess.SP] 2020 年 2 月 3 日
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arXiv:2002.00538v1 [eess.SP] 2020 年 2 月 3 日

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脑机接口 (BCI) 不仅用于健康人控制外部设备，还用于恢复运动障碍患者的运动功能。解码运动意图是使用脑信号执行手臂运动任务的最重要方面之一。从脑电图 (EEG) 信号解码运动执行 (ME) 在之前的工作中表现出色，然而基于运动想象 (MI) 范式的意图解码迄今为止未能达到足够的精度。在本研究中，我们重点研究了一种针对 ME 和 MI 范式的具有迁移学习的稳健 MI 解码方法。我们获取了与手臂伸展 3D 方向相关的 EEG 数据。我们提出了一种基于关系网络 (BTRN) 架构的 BCI 迁移学习方法。与传统工作相比，解码性能最高。我们确认了 BTRN 架构有可能有助于使用 ME 数据集连续解码 MI。

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