[发明专利]用并联型多模块CNN和LSTM识别关键频带图像序列的方法有效
| 申请号： | 202010895392.8 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112244878B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 李明爱;彭伟民;刘有军;孙炎珺 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/374 | 分类号： | A61B5/374;A61B5/372 |
| 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： | 本发明公开了用并联型多模块CNN和LSTM识别关键频带图像序列的方法，基于短时傅里叶变换对脑电信号进行时频分析，选取与运动想象任务密切相关的关键频带；然后，采用关键频带成像方法，针对每个离散时间，将各导联的关键频带时频融合信息同时插值于相应导联在网格中的离散位置上，并利用最近邻插值法对空值处进行信息增补，获得两个关键频带图像序列；最后，设计并联型多模块CNN和LSTM网络，用于关键频带图像序列的频域、空域与时域特征的提取与融合识别，实现脑电信号的自动分类。本发明通过短时傅里叶变换获得脑电信号丰富的时频信息，利用网络结构能充分的学习图像序列所包含的特征，有效的提高了脑电信号的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 并联 模块 cnn lstm 识别 关键 频带 图像 序列 方法 | ||
【主权项】：
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