[发明专利]一种基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法在审
| 申请号： | 202310523870.6 | 申请日： | 2023-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN116628420A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 许进 | 申请（专利权）人： | 武汉纺织大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;A61B5/369;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/24;G06N3/0442;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 唐万荣 |
| 地址： | 430073 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法，包括以下步骤：步骤1：数据预处理，将获取的原始数据进行预处理，得到用于训练和测试的数据集。步骤2：特征提取，提取脑电波信号的时域、频域和时频域特征。步骤3：基于LSTM神经网络元学习处理，将提取的特征作为输入数据，使用LSTM神经网络进行训练，以实现对脑电波信号的分类和识别。步骤4：参数更新，在完成数据预处理、构建LSTM神经网络和元学习训练之后，开始模型测试参数更新；步骤5：参数更新后得到训练完成的模型。本发明能够有效地提高脑电波信号分类和识别的精度和准确性，具有广泛的应用前景和商业价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 学习 脑电波 信号 处理 方法 | ||
【主权项】：
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