[发明专利]基于深度卷积对抗生成神经网络的脑电信号解码方法在审
| 申请号： | 202010852583.6 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN112001306A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 徐光华;韩泽祯;张凯;马凯权 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 贺建斌 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积对抗生成神经网络的脑电信号解码方法，首先将脑电信号通过短时傅里叶变化，由时序信号转化成时频域图像信号；然后再通过整合卷积神经分类网络和对抗生成网络，利用对抗生成网络对小样本脑电数据进行数据增强，再将增强后的数据放入卷积神经分类网络中，进行分类，实现解码；本发明将卷积神经分类网络和对抗生成网络的结构优势进行结合，构克服了神经网络处理小样本数据存在的缺陷，有效地解决了非平稳、非线性信号处理过程中存在的问题，提高了自发性脑电信号解码精度；同时，本发明为脑电信号数据增强提供了新的解决方法，为以后实际操作过程减少校准时间和提高分类模型泛化能力提供了新思路。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 对抗 生成 神经网络 电信号 解码 方法 | ||
【主权项】：
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