KWANGWOON UNIVERSITY INDUSTRY-ACADEMIC COLLABORATION FOUNDATION;광운대학교 산학협력단
发明人:
YOUNG SEOK CHOI,최영석,HYEON KYU LEE,이현규
申请号：
KR1020180136945
公开号：
KR1020965650000B1
申请日:
2018.11.08
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
Disclosed is a convolution neural network analysis method based on wavelet transform for motion imagination brain signal recognition. The convolution neural network analysis technique based on wavelet transform for motion imagination brain signal recognition uses a brain wave analysis program of a computer connected to an electroencephalogram (EEG) measuring device connected to multiple EEG detection sensors to be worn on right and left heads. Brain wave measurement is performed during left-hand motion imagination and right-hand motion imagination by a brain wave measurement, amplification, A/D conversion, and wavelet transform computer interface (brain wave analysis program). Among EEG data signals measured by band pass filters (BPF2, BPF3) of the EEG measuring device, only mu (8 to 13 Hz alpha wave) and beta (13 to 30 Hz beta wave) band frequency domains are extracted from the output spectrum along the frequency axis. The motion image EEG signal is wavelet-transformed to extract and classify the characteristics of a motion imagination brain signal based on a one-dimensional convolution neural network (CNN) for a time-frequency image.움직임 상상 뇌신호 인식을 위한 웨이블릿 변환 기반의 컨볼루션 신경망 분석 방법이 개시된다. 상기 방법은 오른쪽과 왼쪽 머리에 착용하는 다수의 뇌파 검출 센서와 연결된 뇌파 측정 장치와 연결되는 컴퓨터의 뇌파 분석 프로그램을 사용하며, 왼손 움직임 상상과 오른손 움직임 상상시에, 뇌파 측정->；증폭->；A/D변환->； 웨이블렛 변환- 컴퓨터 인터페이스(뇌파 분석 프로그램)에 의해 뇌파가 측정되고, 뇌파 측정 장치의 대역통과필터(BPF2, BPF3)를 통해 측정된 뇌전도(EEG) 데이터 신호 중에서 주파수 축에 따른 출력 스펙트럼에서 뮤(8~13Hz 알파파)와 베타(13-30Hz 베타파) 밴드 주파수 영역만을 추출하여 그 움직임 심상 뇌전도 신호를 웨이블릿 변환을 수행하여 시간-주파수 이미지에 대한 1차원 컨볼루션 신경망(CNN) 기반의 움직임 상상 뇌신호의 특징을 추출하고 분류하여 움직임 상상 뇌신호 인식을 위한 웨이블릿 변환 기반의 컨볼루션 신경망 분석 기법을 제공하였다.
