运动想象

【脑电分析系列】第24篇：运动想象BCI系统构建：CSP+LDA/SVM与深度学习方法的对比研究欢迎回到脑电分析系列！在前23篇中，我们已系统学习了EEG信号处理的基础、各类机器学习与深度学习模型，以及情绪识别与癫痫检测等实际应用。本篇，我们将深入探索一个核心且激动人心的BCI（脑机接口）范式——运动想象（Motor Imagery, MI）。我们将详细介绍MI范式的基本原理、实验设计和挑战。

62、忠北国立大学计算机科学系：FingerNet-专门用于细致MI分类的神经网络模型本文由泡菜国高校于2024年3月6日发表于arXiv，做了一个专门处理运动想象信号的CNN模型，融合了EEGNet和DeepConvNet。

稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (3) :3DCNN论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809423013642 论文题目：Deep transfer learning-based SSVEP frequency domain decoding method 论文代码：暂无

运动想象 (MI) 分类学习系列 (7) :CMO-CNN论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809422009107 论文题目：A compact multi-branch 1D convolutional neural network for EEG-based motor imagery classification 论文代码：无

运动想象 (MI) 迁移学习系列 (15) : 基于Wasserstein距离的改进域适应网络论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10035017 论文题目：Improved Domain Adaptation Network Based on Wasserstein Distance for Motor Imagery EEG Classification 论文代码：无

CMC学习系列 (4):β段CMC可以作为一种中风治疗的生物标志物和治疗靶点论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213158217300657 论文题目：Plasticity of premotor cortico-muscular coherence in severely impaired stroke patients with hand paralysis 论文代码：无

运动想象 (MI) 迁移学习系列 (14) : EEGNet-Fine tuning论文地址：https://www.nature.com/articles/s41598-021-99114-1#citeas 论文题目：A transfer learning framework based on motor imagery rehabilitation for stroke 论文代码：无

CMC学习系列 (2):EEG-EMG有可能作为运动恢复的生物标志物论文地址：https://www.frontiersin.org/journals/neurology/articles/10.3389/fneur.2019.00126/full 论文题目：Cortico-Muscular Coherence Is Reduced Acutely Post-stroke and Increases Bilaterally During Motor Recovery: A Pilot Study 论文代码：无

信号处理--基于FBCSP滤波方法的运动想象分类目录理论工具方法代码获取python 3.8BCI dataset IV-1 数据集定义滤波器组，实现信号的频带分解

运动想象 (MI) 迁移学习系列 (9) : 数据对齐（EA）论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8701679 论文题目：Transfer Learning for Brain–Computer Interfaces: A Euclidean Space Data Alignment Approach 论文代码：https://github.com/hehe03/EA/blob/master/main_MI.m

信号处理--基于gumbel-softmax方法实现运动想象分类的通道选择目录背景亮点环境配置数据方法结果代码获取参考文献基于Gumbel-softmax方法EEG通道选择层的PyTorch实现。该层可以放置在任何深度神经网络架构的前面，以共同学习给定任务和网络权重的脑电图通道的最佳子集。这一层由选择神经元组成，每个神经元都使用输入通道上离散分布的连续松弛来学习最佳的单热权重向量来选择输入通道，而不是线性组合它们。

我是有底线的