发明专利已授权

基于一维卷积核的运动想象脑电信号分类方法

📄 申请号：CN202111485345.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-12-07

公开号

CN114492500B

公开日

2024-10-15

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G06F18_10 , G06F18_213 , G06N3_0464 , A61B5_374 ,

技术画像

所属领域

脑电信号处理脑电信号处理模式识别深度学习

应用场景

脑机接口, 康复医疗, 智能假肢, 神经疾病诊断, 人机交互

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摘要

本发明公开了基于一维卷积核的运动想象脑电信号分类方法。现有运动想象脑电信号分类数量不多或者分类准确度不高。本发明方法首先获取运动想象脑电数据，并进行标准化处理；小波包变换得到α和β频段的脑电信号；然后利用一维卷积核的卷积神经网络对构造的MI‑EEG数据进行分类，网络结构包括卷积层、全连接层；获取和训练卷积神经网络模型，在相应数据集上进行模型训练和验证，选取效果最优的模型作为最终运动想象脑电数据分类模型。本发明方法避免了大量细节和边缘脑电信息的缺失，使脑电信号的时频分析更加精确。本发明方法采用的卷积神经网络模型既保留了各自通道的特征信息，又保留了脑电数据的完整性，在运动想象多分类任务上易于实现。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于深度学习模型融合的步态子相位预测方法与装置

当前第 / 件

重组R-ω-转氨酶、突变体及在不对称合成西他列汀中的应用

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_24)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：18 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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