[发明专利]基于CWT和MLMSFFCNN的脑电识别方法有效
| 申请号： | 202010291359.4 | 申请日： | 2020-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN111582041B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 李明爱;韩健夫;杨金福;孙炎珺 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于CWT和MLMSFFCNN的脑电识别方法，将各导联运动想象脑电信号进行CWT，得到每导联的时频矩阵；然后，截取信号时频矩阵8‑30Hz频带的数据，沿频率轴等分为三个子矩阵；将三个子矩阵分别按列求和，得到三个子序列后，将每个子序列沿时间轴分为三个窗口；结合BCI采集系统导联坐标信息构造MI‑EEG信号复合特征矩阵；MLMSFFCNN通过各个级卷积段输出特征的拼接以及各级卷积的多分支结构实现了特征的融合与多分辨率计算；使用MLMSFFCNN对上述MI‑EEG复合特征矩阵进行监督训练后，进行十折交叉验证，得到最终的分类结果。本发明通过MLMSFFCNN的特征融合能力与多分辨率计算能力使得信号时、频、空域特征信息能够被充分提取，对于提升MI‑EEG信号多域特征表达、分类精度具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cwt mlmsffcnn 识别 方法 | ||
【主权项】：
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