[发明专利]一种基于深度学习的非迭代式脑电信号压缩感知快速重构方法在审
| 申请号： | 202211055550.4 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115414055A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 杜秀丽;梁宽杨;吕亚娜;邱少明 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | A61B5/372 | 分类号： | A61B5/372;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 马庆朝 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的非迭代式脑电信号压缩感知快速重构方法，属于压缩感知技术领域，包括如下步骤：S1、对脑电信号进行随机投影；S2、对投影后的测量信号进行预处理；S3、执行信号重构；使用改进后的残差网络模型，该模型通过恒等快捷连接将数据流直接传递到下一层，从而可以减轻由于多次堆叠的非线性变换而引起的梯度衰减，提高网络的学习能力以及训练效率，另外采用一维扩张卷积提取脑电信号的特征信息，直接学习测量值与原始信号之间的非线性映射关系，从而实现对脑电信号快速精准重构，该方法能提高重构脑电信号的精度和速度，能实现脑电信号快速重构。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 非迭代式脑 电信号 压缩 感知 快速 方法 | ||
【主权项】：
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