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摘 要:本发明提供一种基于多层次脑电信号表达下的特征融合方法,属于脑信息解码领域。本发明采用Bi‑LSTM和CNN构建并行框架,对多层次表达形式的运动想象脑电序列进行特征捕获。Bi‑LSTM用于提取时域特征和长时间隔下的动态相关性,CNN被用来学习经短时傅里叶转换后的脑电二维时频能量数据特征。特征获取后,再利用两层堆叠式稀疏自编码器将不同层次特征重构融合,该步骤也是为了从不同被试个体脑电知识中获取到共性有用信息,从而指导实现跨被试用户运动想象任务分类识别模型。本发明可以作为一种在不同脑机接口被试用户上推广的泛化识别系统,该迁移学习模式的实现为免校准脑机在线接口系统的实际实现提供了新的思路。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110488275.4 | 专利名称: | 一种基于多层次脑电信号表达下的特征融合方法 |
申请日: | 2021-05-06 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区学府路253号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 电信 表 电信号 脑电搜索 |
公开/公告日: | 2022-06-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113128459B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |