[发明专利]一种基于信道混合卷积神经网络的运动脑电信号分类方法有效
| 申请号： | 202110294395.0 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113057653B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 马伟锋;龚一飞;周龚雪;张蕾 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/372 |
| 代理公司： | 杭州万合知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33294 | 代理人： | 丁海华;万珠明 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信道混合卷积神经网络的运动脑电信号分类方法，具体包括以下步骤；a、信道混合卷积层输出：对EEG信号的信道特征进行提取，将EEG信号从原先的整体性单通道输入拆解为对应各个信道的多通道输入，每个卷积核横跨所有信道，并对各个信道中的EEG信号进行横向卷积，得到信道特征；b、混合信道加工层输出：对信道混合卷积层提取的信道特征进行加工得到特征图；c、聚合：用于对信道混合加工层加工得到的特征图进行聚合；d、分类：用于承接聚合的输出并完成最终解码分类。本发明可以进行出色的解码，具有解码精度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信道 混合 卷积 神经网络 运动 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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