基于卷积循环神经网络的脑电波识别技术研究与实现文献综述

脑电波识别技术作为人机交互领域的重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。

其中，基于深度学习的脑电波识别技术因其强大的特征提取和模式识别能力而备受瞩目。

卷积循环神经网络作为一种深度学习模型，结合了卷积神经网络在空间特征提取和循环神经网络在时序特征提取方面的优势，在脑电波识别领域展现出巨大潜力。

本文首先介绍了脑电波识别技术和卷积循环神经网络的基本概念，然后回顾了脑电波识别技术的研究历史和现状，重点阐述了基于卷积循环神经网络的脑电波识别技术的主要研究方法，包括模型结构设计、训练策略优化等。

此外，本文还对该领域的研究成果进行了述评，分析了不同方法的优缺点和适用场景，并展望了未来的研究方向。

关键词：脑电波识别；卷积神经网络；循环神经网络；深度学习；人机交互

1.1脑电波脑电波（Electroencephalogram,EEG）是大脑神经元活动产生的电信号，可以通过放置在头皮上的电极进行采集。

脑电波包含了丰富的大脑活动信息，可以反映人的思维活动、情绪状态、睡眠阶段等多种生理和心理状态。

1.2脑电波识别技术脑电波识别技术是指利用计算机算法对采集到的脑电信号进行分析和处理，从中提取出与特定任务或状态相关的特征，并将其用于识别人的意图、情绪或认知状态的技术。

1.3卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，其核心是卷积运算。