[发明专利]基于深度学习的脑电-肌电信号融合识别方法在审
| 申请号： | 202110447914.2 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113239744A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 秦翰林;欧洪璇;马琳;蔡彬彬;延翔;王诚;岳恒;梁进;张昱赓;周慧鑫 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安志帆知识产权代理事务所(普通合伙) 61258 | 代理人： | 侯峰;韩素兰 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的脑电‑肌电信号融合识别方法，通过基于深度自注意力机制的循环神经网络对预处理后的脑电信号进行高维编码及序列解码，获得脑电分类特征矩阵；对预处理后的肌电信号进行强度特征提取，获得肌电特征向量；通过无监督稀疏自编码器对脑电分类特征矩阵和肌电特征向量进行特征融合，生成最终指令。本发明将多头自注意力机制和编码‑解码模型结合应用到脑电特征提取领域，提高脑电分类识别精度；利用自适应方法，解决肌电信号存在个体差异和位置差异的问题，通过提取肌电信号的强度特征来实现动作强度的估计；利用无监督稀疏自编码器对不同生物电特征进行编码和解码，以高效、鲁棒性的方法实现对脑电和肌电特征的融合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电信号 融合 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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