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一种基于卷积神经网络的稳态视觉诱发电位信号分类方法
- 专利权人:
- 西安交通大学
- 发明人:
- 谢俊,杜光景,张玉彬,张彦军,曹国智,薛涛,李敏,徐光华
- 申请号：
- CN201910492867.6
- 公开号：
- CN110222643A
- 申请日:
- 2019.06.06
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于卷积神经网络的稳态视觉诱发电位信号分类方法,先将以不同频率翻转运动的棋盘格刺激同时呈现给使用者,使用脑电采集设备采集使用者注视特定目标时的脑电信号;然后将使用者注视不同刺激目标时的原始多通道脑电信号做成带标签的数据集,并将数据集分为训练集、验证集和测试集;再将训练集输入设计好的深度卷积神经网络模型进行训练,同时使用验证集进行网络最优参数选择,最后将测试集输入到训练好的深度卷积神经网络模型中,完成刺激目标的识别;本发明可实现稳态视觉诱发电位信号的精确识别,具有自适应提取信号特征的特点,不需要人工预处理,同时可以通过对数据的学习,更好地适应个体差异性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
