[发明专利]基于全连接脉冲神经网络的癫痫脑电信号特征压缩方法在审
| 申请号： | 202210271015.6 | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114841191A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 朱樟明;单宏伟;冯立琛;张岳琦;刘术彬 | 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;A61B5/00;A61B5/369;A61B5/372 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 高晓倩 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于全连接脉冲神经网络的癫痫脑电信号特征压缩方法，包括：获取原始脑电信号数据；对原始脑电信号数据进行数据切分，并对切分后的每个脑电信号数据片段分别进行滤波处理，得到每个脑电信号数据片段对应的不同频带下的脑电数据；对每个脑电信号数据片段对应的不同频带下的脑电数据求解功率，得到每个脑电信号数据片段的特征向量；将特征向量作为训练数据集输入构建的全连接脉冲神经网络中进行训练；利用训练完成的全连接脉冲神经网络，对提取的待检测的脑电信号数据的特征向量进行特征压缩，得到脉冲发射个数，脉冲发射个数作为后续SVM分类器的输入特征向量。本发明的癫痫脑电信号特征压缩方法，降低了癫痫监测模型的计算难度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 连接 脉冲 神经网络 癫痫 电信号 特征 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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