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基于卷积神经网络的脑机接口指令下发方法、系统、装置
- 专利权人:
- 中国科学院自动化研究所
- 发明人:
- 何晖光,邢介震,邱爽
- 申请号：
- CN201910016932.8
- 公开号：
- CN109770900A
- 申请日:
- 2019.08.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于脑机接口解码算法领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的脑机接口指令下发方法、系统、装置,旨在进一步提高稳态视觉诱发电位信号分类效果,进而提高外部设备控制指令下发的准确性。本发明方法包括:将获取的脑电信号数据转换到频域并提取特征;采用预设的分类模型计算频域特征数据的类别;获取类别对应的指令,并下发至外部设备。其中分类模型包括:类别对比模板,处理训练数据集中各类脑电信号数据并提取特征;对比网络,用于计算频域特征数据与各类别对比模板的相关性;选择模块,根据相关性选择所输入频域特征数据对应的类别。本发明方法与传统方法相比,准确率有明显的提升,并且准确率随着训练集的增加,也会有明显的提升。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
