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摘要 - 成功的运动象征脑 - 计算机界面（MI-BCI）算法要么提取大量手工制作的功能，要么训练分类器，要么在深度卷积的卷积新神经网络（CNNS）内组合特征伸缩和分类。这两种方法通常都会导致一组实用值的权重，在针对紧密资源约束设备上实时执行时会构成挑战。我们为每种方法提出了方法，允许将实价的权重转换为有效推断的二进制数字。我们的第一个方法基于稀疏的躁郁症随机投影，将大量的真实价值的Riemannian协方差投射到二进制空间，在该空间中，也可以通过二进制重量来学习线性SVM分类器。通过调整二进制嵌入的尺寸，我们与具有浅色oat16权重的型号相比，在4级MI（≤1.27％）中达到了几乎相同的精度，但提供了更紧凑的模型，具有更简单的操作以执行。第二，我们建议使用内存增强的神经网络（MANN）进行Mi-BCI，以使增强的内存被二进制。我们的方法使用双极随机投影或学习的投影替换了完全连接的CNN层。我们对Mi-BCI已经紧凑的CNN EEGNET的实验结果表明，使用随机投影可以通过1.28×at in ISO精度将其压缩。另一方面，使用学习的投影可提供3.89％的精度，但记忆尺寸增加了28.10倍。
二进制方法用于运动象征脑 - 计算机界面分类
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