一种基于生成式对抗网络的脑电波信号降噪方法
- 专利权人:
- 重庆工程学院
- 发明人:
- 章蕊,李根,黄川峰,朱世宇,黄鑫,孙令翠
- 申请号：
- CN202110645810.2
- 公开号：
- CN113349800A
- 申请日:
- 2021.06.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及脑电信号降噪技术领域，具体涉及一种基于生成式对抗网络的脑电波信号降噪方法；包括如下步骤：基于带噪声的标准脑电波信号对生成式对抗网络进行训练；通过训练好的生成式对抗网络，构建训练数据集；基于训练数据集，对深度神经卷积网络进行训练；采集混叠有带噪声的脑电波信号的原始脑电波信号；通过训练好的深度卷神经积网络从原始脑电波信号中降噪出带噪声的脑电波信号，从根本上让模型学习到脑电波的性质，可以适应各种各样的噪声，提高了模型的鲁棒性，确保模型在不同脑电波采集设备、不同环境下，都能具有较高的降噪精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
