一种基于空洞卷积神经网络的P300信号检测方法

摘要

本发明公开了一种基于空洞卷积神经网络的P300信号检测方法，包括步骤：1)采用P300字符拼写器进行实验，提取脑电信号即EEG作为训练集和测试集；2)所采集到的数据经过预处理操作，然后作为模型的输入数据集；3)设计空洞卷积神经网络，先使用一层标准卷积作为EEG数据集的空域滤波器，再设计一个基于空洞卷积的特征提取器获取多尺度时域特征，再通过一层标准卷积提取更高层级的时域特征后，经过下采样，最后添加全连接层作为网络输出，然后训练网络确定模型参数；4)通过计算网络的字符识别率和信息转化率来验证模型的性能。本发明方法具有结构简单，泛化能力强，字符识别准确率高，并有良好的信息转化率等特点。

关键词