基于CWGAN⁃ABiLSTM⁃FCN的运动想象脑电信号分类

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摘  要： 针对运动想象脑电信号（MI⁃EEG）样本数据分布不平衡、时序特征提取时对长距离的依赖和关注度不均衡、局部特征提取难导致的基于MI⁃EEG的运动意图识别实时性差、精度低的问题，提出一种融合改进的双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）和全卷积神经网络（FCN）的MI⁃EEG信号分类方法。（剩余15365字）

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