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摘要：本文的主要目的是提供有关如何创建卷积神经网络 (CNN) 以从 EEG 信号中提取特征的信息。我们的任务是了解为各种应用场景创建和微调 CNN 的主要方面。我们考虑了 EEG 信号的特征，并探索了各种信号处理和数据准备技术。这些技术包括降噪、滤波、编码、解码和降维等。此外，我们对众所周知的 CNN 架构进行了深入分析，将它们分为四个不同的组：标准实现、循环卷积、解码器架构和组合架构。本文还对这些架构进行了全面评估，涵盖了准确度指标、超参数和附录，其中包含一个表格，概述了用于从 EEG 信号中提取特征的常用 CNN 架构的参数。
探索用于脑电图特征提取的卷积神经网络架构
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