[发明专利]一种基于模型融合的生理信号分类方法在审
| 申请号： | 202110270113.3 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN113116300A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 杨翠微;兰天杰 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 张磊 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模型融合的生理信号分类方法。所述方法包括：首先对采集得到的生理信号进行去噪、重采样、分割等预处理得到一维信号片段，将信号片段作为输入，建立一维神经网络模型进行训练；同时对预处理后的一维信号片段进行时频变换，将时频图作为输入，建立二维神经网络模型进行训练。在分类预测阶段，分别将预处理后的一维信号片段和其对应的二维时频图像输入训练好的一维和二维网络模型中，将不同模型在决策层进行融合得到最终分类结果。本方法将神经网络和集成学习思想相结合，通过模型融合技术提高分类准确率，可以应用于不同类型的生理信号分类场景中，在信号处理领域和疾病研究领域均有一定的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 融合 生理 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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