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一种联合递归图和CNN的脑电信号识别方法及系统
- 专利权人:
- 武汉科技大学
- 发明人:
- 王文波,辜权,狄奇,喻敏,陈贵词,钱龙
- 申请号：
- CN201910753679.4
- 公开号：
- CN110555468A
- 申请日:
- 2019.15.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于医疗技术领域,公开了一种联合递归图和CNN的脑电信号识别方法及系统,将预处理后的脑电信号数据利用经验模态分解将运动想象脑电信号分解为不同尺度的固有模态函数,并计算各个尺度的固有模态分量的多尺度递归图,得到第1级特征;将重构后的多尺度递归图视为左右手EEG信号的图像特征,并将多尺度递归图特征作为卷积神经网络的输入,利用卷积神经网络对递归图进行分类识别,从第1级特征中提取能够更好表述运动想象脑电信号的第2级特征。本发明的脑电信号识别率高,能够更好的识别脑电信号;本发明采用互信息法确定延迟时间结果更为准确。本发明采用ReLU激活函数,当输入为正数时,不存在梯度饱和的问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
