CNN-LSTM算法在运动想象EEG信号特征提取中的效果评估与优化论文

摘要：本文针对运动想象脑电图（EEG）信号特征提取问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）的算法，并对该算法在运动想象EEG信号特征提取中的效果进行评估与优化。通过实验验证，该算法在提高信号特征提取准确性、降低误判率等方面具有显著优势。

关键词：CNN；LSTM；运动想象；EEG信号；特征提取

一、引言与背景

（一）运动想象脑电图（EEG）信号特征提取的重要性

1.运动想象脑电图（EEG）信号的独特性

脑电图（EEG）信号是大脑神经元活动产生的电信号，具有高度的非线性、非平稳性和个体差异性。运动