摘要 — 对脑电图 (EEG) 信号进行分类有助于理解脑机接口 (BCI)。EEG 信号对于研究人类思维方式至关重要。在本文中，我们使用了由计算前信号 (BCS) 和计算期间信号 (DCS) 组成的算术计算数据集。该数据集包含 36 名参与者。为了了解大脑中神经元的功能，我们对 BCS 和 DCS 进行了分类。对于这种分类，我们提取了各种特征，例如互信息 (MI)、锁相值 (PLV) 和熵，即排列熵、谱熵、奇异值分解熵、近似熵、样本熵。这些特征的分类是使用基于 RNN 的分类器完成的，例如 LSTM、BLSTM、ConvLSTM 和 CNN-LSTM。当使用熵作为特征并使用 ConvLSTM 作为分类器时，该模型的准确率达到 99.72%。索引词 — 脑机接口、脑电图、循环神经网络、互信息、相位锁定值、熵。