[发明专利]一种基于增强卷积神经网络的运动想象脑电信号识别方法在审
| 申请号： | 202010547741.7 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111832416A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 杨涛;陈林楠;马玉良;孟明;佘青山 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于增强卷积神经网络的运动想象脑电信号识别方法。本发明首先采集大脑皮层上对应电极通道的运动想象脑电信号数据并预处理；将预处理信号进行时序切片，增加训练数据量，提高CNN模型的泛化能力，减少不同受试者的运动想象特征提前或是滞后的影响；采用STFT对信号进行时频分析，将时序信号转化为具有时、频、空域特征的二维图像数据；构建CNN模型，加入改进的Adaboost算法，将参数训练后的多个CNN模型作为Adaboost模块基学习器，模型会根据基学习器分类误差率自动更新基学习器，进一步增强CNN模型的泛化能力，减少各时间片之间的信息冗余影响，使测试分类准确率偏差减小，分类准确率提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 卷积 神经网络 运动 想象 电信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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