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检索条件"主题词=A Review of EEG Signal Classifier based on Deep Learning"

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详细简洁

排序：

a review of eeg signal classifier based on deep learning

A Review of EEG Signal Classifier based on Deep Learning

引用

ISCC 2017-the 5th International Conference on Information Science and Cloud Computing

作者： Yao Lu Huiping Jiang Wenqiang Liu Brain Cognitive Computing Lab School of Information Engineering Minzu University of China

Electroencephalogram(eeg) signal recognition is an active research topic in the field of artificial intelligence and has been gaining extensive attention and engineering *** technology is an important basis of human computer interaction and many other fields. The deep learning theory has made remarkable achievements on feature extraction and gradually extended to the time sequences of eeg research. This paper reviews the traditional feature extraction of eeg recognition and discuss the traditional classification methods of eeg recognition such as linear discriminant analysis(LDA), support vector machine(SVM) and long short time memory(LSTM). Finally, this paper summarizes advantages and disadvantages of these methods. Through the feature extraction by the wavelet transform and LSTM classification, it has achieved 98% accuracy and verified that LSTM is suitable for eeg signal with time sequence feature.

关键词： domain a review of eeg signal classifier based on deep learning

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