基于卷积神经网络的脑电信号检测方法
- 专利权人:
- 西安电子科技大学
- 发明人:
- 陈世宇,王晓甜,李小俚,吴智泽,党敏
- 申请号：
- CN202011032598.4
- 公开号：
- CN112022153A
- 申请日:
- 2020.09.27
- 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卷积神经网络的脑电信号检测方法。该方法通过训练卷积神经网络获得深度卷积神经网络用于脑电信号的特征提取，运用XGBoost模型对提取的特征进行筛选组合，用逻辑回归模型做检测。具体步骤包括：构建卷积神经网络，生成训练集和测试集，构成深度卷积神经网络，提取特征向量，特征筛选和组合，移动目标检测。本发明克服了现有技术不能充分保留脑电信号特征，存在大量重要特征丢失，使得检测的精度低的问题，使得本发明更为全面的提取脑电信号的特征，降低脑电信号的重要特征丢失的概率的缺陷，具有改善脑电信号重要特征提取的优点，可以应用于脑电信号移动目标检测。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
