1. 本选题研究的目的及意义
脑电波(EEG)是大脑活动的一种重要的生理信号，蕴含着丰富的脑部活动信息。
脑电波识别技术旨在从EEG信号中提取和识别出与特定心理状态或意图相关的特征，在医疗诊断、人机交互、神经科学研究等领域具有广阔的应用前景。
本选题的研究意义和目的如下：
2. 本选题国内外研究状况综述
脑电波识别技术是一个多学科交叉的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内在脑电波识别领域起步相对较晚，但近年来发展迅速，一些高校和研究机构在脑电信号处理、特征提取、识别算法等方面取得了显著进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容是研究和实现基于卷积循环神经网络的脑电波识别技术，具体包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.脑电信号采集与预处理:研究脑电信号采集的原理和方法，选择合适的脑电采集设备和实验范式，收集高质量的脑电波数据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：1.准备阶段：-调研脑电波识别技术领域的最新研究成果，阅读相关文献，了解该领域的国内外研究现状、发展趋势和存在的问题。
-学习和掌握脑电信号处理、深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等相关理论知识和技术方法，为后续研究奠定基础。
-确定研究课题，制定研究计划，明确研究目标、内容和方法。
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.模型构建方面:提出一种新的基于卷积循环神经网络的脑电波识别模型，该模型能够有效地捕捉脑电波信号的空间和时间特征，提高脑电波识别的准确率和鲁棒性。
2.特征提取方面:研究和比较不同的脑电特征提取方法，针对卷积循环神经网络的特点，选择合适的特征提取方法，以构建更有效的脑电波识别模型，并探索基于深度学习的脑电波特征提取方法，以进一步提高识别性能。
3.系统实现方面:开发基于卷积循环神经网络的脑电波识别系统，实现对特定脑电波模式的实时识别和分类，并探索该系统在医疗诊断、人机交互等领域的应用。
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] 刘敬,杨鑫,苏博.基于卷积神经网络的脑电情绪识别[J].计算机工程与应用,2023,59(01):261-269.
[2] 谢丽聪,陈琳,谢涛,等.基于时空特征融合的脑电情绪识别[J].电子学报,2022,50(08):2878-2887.
[3] 潘家琦,黄鸿.基于DEAP数据集的脑电情绪识别研究综述[J].计算机应用研究,2022,39(12):3537-3544 3563.
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