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1 简介 脑信号测量来自人脑的本能生物特征信息，反映了用户的被动或主动心理状态。脑信号模拟由大脑中数百万个神经元以信号形式处理的信息。这些脑信号类似于人的神经活动（包括感觉和运动活动）。通过处理脑信号可以了解人（或用户）的感觉和运动活动。随着新兴技术的发展，可以使用不同的传统（EEG、MEG、MRI、fMRI）和非传统信号处理技术（深度学习算法、决策树等）来分析和处理脑信号。所有传统版本的脑信号分析都包括特征提取步骤，然后在某个时间点进行分类过程。Jahankhani 等人。进行了实验，并使用离散小波变换（DWT）作为特征提取技术，从EEG脑信号中提取特征，多层感知器是分类技术，与径向基函数网络（RBF）一起使用[1]，在训练性能方面，已经实现了准确的EEG信号分类。而Acharya等人已经使用EEG信号以及小波包变换（WPT）作为特征提取方法和支持向量机（SVM）作为分类方法[2]进行了实验。这些方法结合起来可以准确检测出癫痫（一种神经系统疾病）。同样，更多的其他特征
基于脑信号分析的深度学习方法
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