一种脑电信号识别方法及装置.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117725365A
(43)申请公布日2024.03.19
(21)申请号202311749450.6G06F18/25(2023.01)
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(22)申请日 2022.04.20
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地址 430074
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(43)申请公布日2012.10.10
(21)申请号201210198949.8
(22)申请日2012.06.15
(71)申请人天津大学
地址300072天津市南开区卫津路92号
(72)发明人王欣明东万柏坤綦宏志
(74)专利代理机构天津市北洋有限责任专利代
理事务所12201
代理人杜文茹
(51)Int.Cl.
A61B5/04(2006.01)
权利要求书2页说明书6页附图3页
权利要求书2页说明书6页附图3页
(54)发明名称
神经放电信号的正负峰
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基于深度学习与脑电信号的情绪识别方法研究.docx
基于深度学习与脑电信号的情绪识别方法研究
一、引言
随着人工智能技术的不断发展，情绪识别作为人机交互的重要一环，越来越受到研究者的关注。脑电信号作为反映大脑活动的重要指标，在情绪识别领域具有独特的优势。本文旨在研究基于深度学习的脑电信号情绪识别方法，为情绪识别技术的发展提供新的思路。
二、脑电信号与情绪识别
脑电信号是一种反映大脑神经元活动的电信号，具有高时间分辨率和低空间分辨率的特点。情绪识别是指通过分析人的面部表情、声音、语言、生理反应等信息，判断出人的情绪状态。脑电信号在情绪识别中具有重要作用，因为大脑在处理情感信息时会产生特定的电活动。
传统的情绪识别方法主要依赖于面部表情和声音等外部
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基于多通道注意力的脑电信号识别方法研究.pdf
基于多通道注意力的脑电信号识别方法研究
摘要
脑电信号识别是指通过记录和分析人脑的电活动来识别特定的脑状态或活动的技
术，这项技术通常使用脑电图来记录大脑皮层上的活动，脑电信号识别在许多领域都
有应用，如医学、神经科学、心理学和工程学等。但是，在各领域对信号特征进行提
取的时候，所使用的特征提取方法容易忽视脑电信号本身蕴含着的大量时空间信息，
导致对于脑电信号的时空间信息的提取不充分，进而导致信号长期依赖关系的缺失；
同时在使用现代高精度脑电信号采集装置所采集的脑电信号数据进行脑电识别任务的
时候，冗余数据会造成识别性能和精度下降。
针对上述问题，本文提出了一种基于多通道注意力的脑电信号识别方
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基于脑电信号和深度学习的抑郁症识别方法研究.docx
基于脑电信号和深度学习的抑郁症识别方法研究
一、引言
抑郁症是一种常见的心理障碍，其症状包括情绪低落、兴趣丧失、焦虑、睡眠障碍等，严重影响患者的生活质量。目前，抑郁症的诊断主要依靠医生对患者的临床表现和病史进行评估，但由于其主观性和不准确性，导致诊断结果存在较大的误差。因此，研究一种客观、准确的抑郁症识别方法具有重要意义。本文提出了一种基于脑电信号和深度学习的抑郁症识别方法，旨在为抑郁症的早期诊断和治疗提供更加准确和可靠的依据。
二、脑电信号与抑郁症
脑电信号是一种反映大脑活动的重要生理信号，其包含了丰富的神经电活动信息。抑郁症患者的脑电信号与正常人的脑电信号存在差异，因此可以通过分析脑电信号
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基于度量学习的脑电信号情绪识别方法研究.pdf
摘要
随着人工智能、人机交互的快速发展，情绪计算的相关研究得到了广泛
的关注。脑电记录了大脑神经元活动产生的电位变化，与人的情绪最为紧
密，因此在情绪识别领域具有重要意义。脑电信号情绪识别依赖于输入的脑
电数据样本间的相似性度量，而相似性度量是通过样本的距离度量实现的。
目前脑电信号情绪识别研究主要围绕有效特征提取和分类算法展开，缺少对
脑电数据样本度量的研究，本文将度量学习应用于脑电信号情绪识别。
首先，针对由于人的主观性、疲劳、专注度等因素导致脑电数据情绪标
签错误的问题，为了避免异常样本影响后续度量模型以及分类模型的构建，
本文研究脑电信号情绪识别中的异常样本处理方法，EF算法集成多个分
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基于社交信息听觉刺激下的脑电信号的身份识别方法及系统.pdf
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(22)申请日 2022.04.14
(71)申请人 中国人民解放军国防科技大学
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(21)申请号 202110672321.6
(22)申请日 2021.06.17
(71)申请人 中国
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基于改进萤火虫算法的脑电信号情绪识别方法研究.pdf
摘要
摘要
随着人工智能技术的迅猛发展，产生了多个交叉学科，隶属生物信息学交叉学科
的脑电信号情绪识别是促进人工智能技术发展的重要元素之一。目前，基于脑电信号
的情绪识别已经取得了较大进展，但由于特征选择易陷入局部最优造成识别率低的问
题依然未能得到很好解决。
FireflyalgorithmFA
用于智能寻优的萤火虫算法（，）由于其存在收敛速度慢和易
陷入局部最优的缺点，影响其寻找最优解的准确性。基于此，本文提出基于反向学习
OppositionbasedLearningOptimizationFireflyAlgorithmOLFA
的萤火虫（，）算法进
行脑电信号情绪相关特征的选择，主要
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基于多通道注意力的脑电信号识别方法研究.docx
基于多通道注意力的脑电信号识别方法研究
一、引言
随着科技的飞速发展，人类对于生物信号的研究越发深入，其中脑电信号作为人体神经系统的重要输出之一，其识别与分析显得尤为重要。脑电信号识别在医疗诊断、神经科学研究、人机交互等领域具有广泛的应用前景。然而，由于脑电信号的复杂性、非线性和易受外界干扰的特性，传统的脑电信号处理方法往往难以准确有效地提取特征。近年来，基于多通道注意力的脑电信号识别方法逐渐成为研究热点，其通过整合多通道的脑电信息，提高识别准确率。本文旨在研究基于多通道注意力的脑电信号识别方法，以期为相关领域提供理论依据和技术支持。
二、脑电信号基本原理及特点
脑电信号是指通过脑电图仪从头皮
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肌电信号的识别.docx
毕业设计（论文）
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1-
毕业设计（论文）报告
题目：
肌电信号的识别
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
肌电信号的识别
摘要：肌电信号识别技术在生物医学领域具有广泛的应用前景。本文针对肌电信号的特点和识别难题，提出了一种基于深度学习的肌电信号识别方法。首先，对肌电信号进行预处理，包括滤波、去噪和特征提取等步骤。然后，采用卷积神经网络（CNN）对预处理后的信号进行特征提取，并利用长短期记忆网络（LSTM）对提取的特征进行序列建模。最后，通过分类器对识别结果进行输出。实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和实时性，为肌电信号识别技术的应用提供了新的思路。
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