摘要
脑电波识别技术作为脑机接口领域的关键技术之一，近年来受到越来越多的关注。
传统的脑电波识别方法通常依赖于人工提取特征，存在着效率低下、泛化能力不足等问题。
而深度学习技术的快速发展为脑电波识别提供了新的思路，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理具有时间序列特征的脑电信号方面表现出独特的优势。
本文综述了基于卷积循环神经网络的脑电波识别技术研究现状，首先介绍了脑电波、卷积神经网络、循环神经网络等相关概念，然后从脑电波信号预处理、特征提取、模型构建等方面对现有研究进行归纳和分析，最后总结了该领域面临的挑战并展望了未来的发展方向。
关键词：脑电波识别；卷积神经网络；循环神经网络；深度学习；脑机接口
近年来，脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）技术作为一种新兴的人机交互方式，为人类与外部世界进行信息交流和控制提供了一种全新的途径。
BCI系统通过对脑电信号的采集和分析，识别出用户的意图，并将其转换为控制指令，从而实现对外部设备的控制或与外界进行通信。
脑电波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，形成脑电图（Electroencephalogram，EEG）。
EEG信号包含了丰富的大脑活动信息，可以用于反映人的感知、认知、情感等多种状态。
脑电波识别技术旨在从EEG信号中提取出与特定心理状态或意图相关的特征，并建立特征与目标任务之间的映射关系，从而实现对用户意图的识别。
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