Abstract-Under de senaste decennierna har användningen av elektroencefalografi (EEG) signaler för motoriska bilder baserade hjärna-dator gränssnitt (MI-BCI) fått stor uppmärksamhet. Djupt lärande har också fått stor uppmärksamhet och använts i olika tillämpningar, såsom bearbetning av naturligt språk, datorseende och talbehandling. Djupinlärning har dock sällan använts för MI EEG-signalklassificering. I detta dokument presenterar vi ett djupt lärande för klassificering av MI-BCI som använder adaptiv metod för att bestämma tröskeln. Den allmänt använda vanliga rumsliga mönster (CSP) metod används för att extrahera variansbaserade CSP funktioner, som sedan matas till den djupa neurala nätverket för klassificering. Användning av djupa neurala nätverk (DNN) har undersökts i stor utsträckning för MI-BCI klassificering och det bästa ramverk som erhållits presenteras. Den föreslagna ramens effektivitet har utvärderats med hjälp av datauppsättning IVa i BCI Competition III. Det framkommer att det föreslagna regelverket överträffar alla andra konkurrerande metoder när det gäller att minska det största felet. Ramen kan användas för att utveckla BCI-system med hjälp av bärbara enheter eftersom den är beräkningsmässigt billigare och mer tillförlitlig jämfört med de bästa konkurrerande metoderna.  Nyckelord-hjärn-dator-gränssnitt (BCI).
Ref föreslår en CSP-DNN metod, som extraherar CSP funktioner först och sedan matar funktioner till ett djupt neuralt nätverk (DNN) för klassificering.
A Deep Learning Approach for Motor Imagery EEG Signal Classification
{'venue': '2016 3rd Asia-Pacific World Congress on Computer Science and Engineering (APWC on CSE)', 'journal': '2016 3rd Asia-Pacific World Congress on Computer Science and Engineering (APWC on CSE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}