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摘要 — 本文介绍了一种准确而强大的嵌入式运动想象脑机接口 (MI-BCI)。所提出的新模型基于 EEGNet [1]，可满足 ARM Cortex-M 系列等低功耗微控制器单元 (MCU) 的内存占用和计算资源要求。此外，本文还提出了一组方法，包括时间下采样、通道选择和缩小分类窗口，以进一步缩小模型以放宽内存要求，同时几乎不影响准确度。在 Physionet EEG 运动/图像数据集上的实验结果表明，标准 EEGNet 在全局验证中对 2 类、3 类和 4 类 MI 任务的分类准确率分别为 82.43%、75.07% 和 65.07%，比最先进的 (SoA) 卷积神经网络 (CNN) 分别高出 2.05%、5.25% 和 6.49%。我们的新方法进一步缩小了标准 EEGNet，精度损失为 0.31%，内存占用减少了 7.6 倍，精度损失为 2.51%，减少了 15 倍。缩放后的模型部署在商用 Cortex-M4F MCU 上，运行最小模型需要 101 毫秒，每次推理消耗 4.28 mJ，在 Cortex-M7 上运行中等模型需要 44 毫秒，每次推理消耗 18.1 mJ，从而实现了完全自主、可穿戴、准确的低功耗 BCI。索引术语 — 脑机接口、运动意象、CNN、嵌入式系统、边缘计算
基于 EEGNet 的精确运动意象大脑——......
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