[发明专利]一种基于GAN模型和PLV网络的运动想象识别方法在审
| 申请号： | 202110503058.8 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113269058A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 李亚兵;潘晓英;李红叶;陈墨 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710121 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于GAN模型和PLV网络的运动想象识别方法，其步骤包括：(1)对原始信号进行预处理，包括重采样和分段处理；(2)对每段脑电信号带通滤波，并进行滑动窗处理；(3)针对每个滑动窗下脑电信号计算PLV，然后求各个滑动窗信号的PLV的平均值，将该平均值作为该状态下的PLV；(4)计算静息态下的PLV；(5)计算差分PLV特征矩阵；(6)以带有标签样本的PLV特征矩阵为约束条件，利用GAN将生成器获取的随机生成矩阵转化为生成PLV特征矢量，实现样本特征集的扩充；(7)基于扩充后的样本特征集训练分类器，构建基于GAN模型和PLV网络的运动想象识别模型，输出识别结果。本发明通过GAN实现样本特征集的有效扩充，克服样本特征集不足造成的训练过拟合现象，提高了运动想象的状态识别能力，为进一步的研究奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan 模型 plv 网络 运动 想象 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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