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摘要 — 脑机接口正被广泛用于各种治疗应用。通常，这涉及通过皮层脑电图 (ECoG) 或脑电图 (EEG) 等技术测量和分析连续时间脑电活动以驱动外部设备。然而，由于测量中固有的噪声和可变性，这些信号的分析具有挑战性，需要离线处理和大量计算资源。在本文中，我们提出了一种简单而有效的基于机器学习的方法，用于基于脑信号的手势分类示例问题。我们使用一种混合机器学习方法，该方法使用卷积脉冲神经网络，采用生物启发的事件驱动突触可塑性规则对脉冲域中编码的测量模拟信号进行无监督特征学习。我们证明这种方法可以推广到具有 EEG 和 ECoG 数据的不同受试者，并且在识别不同手势类别和运动想象任务方面实现了 92.74-97.07% 范围内的卓越准确率。索引词——脉冲神经网络、脑机接口、事件驱动可塑性、K 均值聚类
用于脑机接口手势识别的卷积脉冲网络
主要关键词
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