摘要
一种基于一维残差卷积神经网络的脑电信号去噪方法,由选取脑电样本、构建含噪脑电信号样本、划分网络训练集和测试集、构建一维残差卷积神经网络、训练一维残差卷积神经网络、重建去噪脑电信号步骤组成。本发明构建了一个由残差网络连接组成的一维残差卷积神经网络,引入卷积层和激活层,增强了神经网络的学习能力,建立起噪声信号到脑信号的准确映射,实时去噪,卷积层后的激活层用线性整流单元层函数,将小于0的神经元去掉,筛选出有效的特征,避免了梯度爆炸的缺陷;将信号去噪分为模型训练和去噪过程,提高了信号去噪的信噪比和均方根误差,减少了去噪时间,提升了脑电信号去噪的效率和质量,可用于信号处理的预处理和去噪处理技术领域。