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Exploring spatial-frequency-sequential relationships for motor imagery classification with recurrent neural network

机译：用递归神经网络探索空间频率序列关系以进行运动图像分类

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BackgroundConventional methods of motor imagery brain computer interfaces (MI-BCIs) suffer from the limited number of samples and simplified features, so as to produce poor performances with spatial-frequency features and shallow classifiers.

机译：背景技术运动图像脑计算机接口（MI-BCI）的常规方法受样本数量有限和特征简化的影响，因此使用空间频率特征和浅分类器会产生较差的性能。

著录项

期刊名称 BMC Bioinformatics
作者
Tian-jian Luo; Chang-le Zhou; Fei Chao;
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作者单位

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年(卷),期 2018(19),-1
年度 2018
页码 344
总页数 18
原文格式 PDF
正文语种
中图分类应用微生物学;生化遗传学;生化药理学;
关键词
EEG signals classification Spatial-frequency-sequential relationships Deep recurrent neural networks Brain computer interface;

机译：脑电信号分类;空间频率顺序关系;深度递归神经网络;脑计算机接口;

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1. Exploring spatial-frequency-sequential relationships for motor imagery classification with recurrent neural network [J] . Tian-jian Luo, Chang-le Zhou, Fei Chao BMC Bioinformatics . 2018,第1期

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Exploring spatial-frequency-sequential relationships for motor imagery classification with recurrent neural network

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