1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
脑电波（Electroencephalogram,EEG）是大脑神经元活动产生的电信号，蕴含着丰富的大脑活动信息。
脑电波识别技术旨在从EEG信号中提取特征，并对其进行分类和识别，以了解大脑的工作机制、诊断神经系统疾病、实现人机交互等，在认知神经科学、临床医学、人工智能等领域具有重要的研究价值和应用前景。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
脑电波识别技术一直是神经科学和人工智能领域的研究热点，近年来深度学习的兴起为该领域注入了新的活力。
1. 国内研究现状
国内学者在脑电波识别领域取得了一系列成果，特别是在基于深度学习的脑电波识别方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以CRNN模型为核心，开展以下几方面的研究：
1.脑电波信号预处理:针对脑电波信号易受干扰、信噪比较低的特点，研究去噪、滤波等预处理方法，提高信号质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究国内外关于脑电波识别、深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、技术方法和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据采集与预处理:收集公开的脑电波数据集，例如BCICompetition数据集、DEAP数据集等，并对原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、降采样等，以提高数据的信噪比和特征提取的准确性。
3.特征提取与选择:从预处理后的脑电波信号中提取多种特征，例如时域特征（均值、方差、峰值等）、频域特征（功率谱密度、能量等）、时频域特征（小波变换系数等），并利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法进行特征选择，降低特征维度，提高模型训练效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:将卷积神经网络和循环神经网络相结合，构建卷积循环神经网络模型，充分利用CNN的空间特征提取能力和RNN的时间序列建模能力，提高脑电波识别的准确性和鲁棒性。
2.特征融合:探索多种脑电波特征提取方法，并将不同类型的特征进行融合，例如将时域特征、频域特征、时频域特征进行组合，构建更全面的特征向量，提高模型的识别能力。
3.参数优化:针对不同的脑电波数据集和识别任务，对CRNN模型的网络结构、超参数等进行优化，例如调整卷积核大小、学习率、迭代次数等，以获得最佳的识别性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李明, 王东, 张华. 基于卷积神经网络的脑电信号识别[J]. 电子学报, 2022, 50(12): 2569-2576.
2. 刘洋, 陈伟, 王建军. 基于深度学习的脑电信号情感识别研究进展[J]. 控制与决策, 2021, 36(03): 513-524.
3. 张涛, 王志中, 刘芳. 基于脑电信号的疲劳驾驶检测方法研究进展[J]. 仪器仪表学报, 2020, 41(03): 527-537.
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