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一种基于注意力机制和卷积神经网络的脑电信号分类方法
- 专利权人:
- 西安交通大学
- 发明人:
- 郭卉,孙红帅,王霞
- 申请号：
- CN202010079809.3
- 公开号：
- CN111184511A
- 申请日:
- 2020.04.02
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于注意力机制和卷积神经网络的脑电信号分类方法,设采集n个通道的脑电信号为Xn(t),对正常状态和异常状态的脑电信号,每2s时长截取一段脑电信号作为一个分类样本xn(t);对分类样本xn(t)中每一个通道进行短时傅里叶变换,以行表示时域,列表示频域,得到n个时频域矩阵;时频域矩阵中的元素为复数,对时频域矩阵中的每一个元素取模值,得到实数域的STFT矩阵;把实数域的STFT矩阵变换为以颜色表示幅值大小的图片;将变换后的图片输入ResNet‑50卷积神经网络中进行特征提取,实现脑电信号分类。本发明方法可以大大提高癫痫患者在正常状态和异常状态的脑电信号的分类正确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
