发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法

📄 申请号：CN202110349963.2 📄 发布日：2026/05/08

著录项目信息

申请日

2021-03-31

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法脑机接口信号处理卷积神经网络

应用场景

脑机接口, 医疗康复, 辅助控制, 神经疾病诊断

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摘要

本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法，该方法包括：将多通道SSVEP脑电数据通过滤波器组把时域的脑电数据分割为多个分别对应SSVEP刺激频率基波及谐波成分的频带；对分割后的数据进行快速傅里叶变换得到其对应的频谱数据；利用多路卷积神经网络分别对各个频带内的脑电频谱数据进行特征提取、学习和归类，最后进行分类；本发明利用SSVEP脑电信号中刺激目标所诱发的脑电电位存在着基波和各个谐波成分存在着互相关性的先验知识，使用时域滤波和快速傅里叶变换对脑电信号进行预处理提取出SSVEP信号的各个谐波成分并通过卷积神经网络来进行特征提取和分类，从而获得更高的分类准确率。

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

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当前第 / 件

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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：35 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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