一种结合DAE和CNN的脑电信号特征提取与分类方法
- 专利权人:
- 重庆邮电大学
- 发明人:
- 唐贤伦,刘雨微,林文星,昌泉,杜一铭,魏畅
- 申请号：
- CN201710993587.4
- 公开号：
- CN107844755A
- 申请日:
- 2017.10.23
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明请求保护一种结合降噪自动编码机和卷积神经网络的脑电信号特征提取与分类方法,该方法包括步骤:通过脑电信号采集仪采集脑电数据;对采集到的数据进行去除异样样本、去均值、信号滤波等预处理;使用加入噪声系数的自动编码机对脑电信号进行训练;将降噪自动编码机的隐含层作为特征数据输出;再将所得特征数据转化为类似图像格式;利用卷积神经网络进行分类;最后利用测试数据集对训练好的网络进行性能测试。本发明相对其余传统方法能够获得更高的分类准确率,更强的鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
