基于神经网络的表面肌电信号识别.doc

基于图神经网络的脑电信号情感识别算法研究.pdf 摘要情感在很大程度上影响了人们的生活质量和生产效率，这也使得情感计算受到越来越多研究者的关注。情感计算的主要目的是通过使计算机能够正确的识别、理解人类的情感来构建更加和谐的人机交互环境，因此情感识别是情感计算中的关键部分。由于脑电信号是由中枢神经系统产生，因此脑电信号具有不受个人主观意愿影响的优点，因此常被用于情感识别研究中。研究表明，人类的大脑中不同脑区之间存在相互关系，在脑电数据集中体现为不同脑电通道之间存在相互关系，因此可以将不同的脑电通道表示为图数据结构中的节点，脑电

2025-02-07 约9.83万字 66页立即下载

2025-03-11 约1.31万字 18页立即下载

神经网络与脑电信号融合.pdf 神经网络与脑电信号融合第一部分脑电信号采集与预处理2 第二部分神经网络模型构建7 第三部分融合策略与方论11 第四部分实验设计与评估指标17 第五部分融合效果分析21 第六部分应用场景与案例26 第七部分挑战与未来展望31 第八部分研究成果与贡献36 第一部分脑电信号采集与预处理关键词关键要点脑电信号采集技术 1.采集设备的选择与配置：脑电信号采集通常使用脑电图（EEG）设备，包括电极、放大器、滤波器和数据采集系统。现代采集设备具备高采样率、低噪声和便携性等特点，以适应不同实验和研究需求。 2.电极布局与固定：电极布局应遵循国际10-20系统，确保信号质量。电极固定方需稳固且舒适

2025-06-03 约3.2万字 41页立即下载

基于动态图卷积神经网络的运动想象脑电信号研究.docx PAGE 1- 基于动态图卷积神经网络的运动想象脑电信号研究一、引言 (1)随着科技的不断进步，脑电图（EEG）作为一种无创脑功能成像技术，在神经科学、心理学和生物医学工程等领域得到了广泛的应用。EEG能够实时记录大脑的电活动，为研究大脑功能、认知过程和神经疾病提供了重要的手段。近年来，运动想象（MI）作为一种非侵入性的脑机接口（BCI）技术，引起了研究者的广泛关注。MI技术通过分析个体在想象运动过程中的脑电信号，实现对外部设备的控制，具有广阔的应用前景。然而，传统的脑电信号分析方法在处理动态变化和非线性特征方面存在一定的局限性。 (2)为了更好地捕捉脑电信号的动态变化特性，近年来，深度学习

2025-01-21 约3.08千字 6页立即下载

基于神经网络的心电信号分析与心脏疾病预测研究.docx PAGE 1- 基于神经网络的心电信号分析与心脏疾病预测研究一、引言随着现代医学技术的不断发展，心血管疾病的诊断与治疗已成为全球关注的焦点。心电信号（ECG）作为一种非侵入性、便捷的心脏功能评估手段，在临床诊断中发挥着重要作用。然而，传统的ECG信号分析往往依赖于人工解读，耗时且易受主观因素影响。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的ECG信号分析与心脏疾病预测研究取得了显著进展。本研究旨在探讨如何利用神经网络技术对ECG信号进行有效分析，并实现对心脏疾病的早期预测。心脏疾病是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一。据统计，每年有数百万人因心脏疾病而丧失生命。因此，早期诊断和

2025-01-22 约2.62千字 5页立即下载

基于卷积神经网络的运动想象脑电信号解码技术研究与应用.pdf 摘要运动想象（MotorImagery,MI）脑电图（Electroencephalography,EEG）已在脑机接口（Brain-computerinterface,BCI）支持的消费产品中得到应用，现有的电子产品涵盖了从人工智能到物联网等广泛领域。然而，MI-EEG信号解码的局限性限制了相关消费电子行业的进一步发展。针对这一问题，本研究提出了一种创新的基于注意力的多尺度时空卷积网络（Attention-basedMultiscaleSpatial-TemporalConvolutionalNetwork,AMSTCNet）模型，旨在提高MI-EEG信号的解码性能。AMSTC

2025-05-05 约8.29万字 68页立即下载

基于卷积神经网络的想象言语脑电信号解码方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113349801 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110686290.X (22)申请日 2021.06.21 (71)申请人西安电子科技大学地址

2023-06-19 约1.16万字 10页立即下载

基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564991 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210188441.3 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人合肥工业大学

2023-05-09 约1.81万字 15页立即下载

基于柔性神经树和表面肌电信号的手势识别模型.pdf

2018-09-04 约小于1千字 8页立即下载

一种基于注意力机制和卷积神经网络的脑电信号分类方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于注意力机制和卷积神经网络的脑电信号分类方法[发明专利] 一、背景技术 (1)随着社会经济的快速发展，心理健康问题日益凸显，脑电信号作为一种无创的生物标志，被广泛应用于心理疾病诊断和治疗研究中。脑电信号是由大脑神经元电活动产生的微弱电信号，可以反映大脑的生理和心理状态。脑电信号的分类和特征提取对于脑电图（EEG）数据分析、认知科学研究和神经工程领域具有重要意义。传统的脑电信号分类方法多依赖于经验公式和手工特征提取，但这些方法在处理复杂信号和进行大规模数据分析时存在一定的局限性。 (2)近年来，随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（

2025-01-22 约3.93千字 7页立即下载

基于卷积神经网络的眼电信号疲劳检测-计算机科学与技术专业论文.docx 万方数据万方数据 Submitted in total ful?lment of the requirements for the degree of Master in Computer Science Drowsiness Detection from EOG Using Convolutional Neural Networks X????? Z?? Supervisor Prof. B??-L???? L? D????? ?? C??????? S?????? ??? E??????????, S????? ?? E????????? I?????????? ??? E???????

2019-03-26 约4.82万字 76页立即下载

2025-03-09 约2.76万字 38页立即下载

一种卷积神经网络多通道脑电信号分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116392128 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202310271974.2 (22)申请日 2023.03.20 (71)申请人肖富元地址 401331 重

2023-07-07 约5.27千字 6页立即下载

基于神经网络的语音信号识别.doc 毕业设计（论文）开题报告附表二课题名称 基于神经网络的语音信号识别学生姓名崔楠楠学号 20102460304 专业班级通信工程、三班选题的目的意义随着社会的不断发展，计算机的迅速普及，人们渴望一种符合人类自然交往的“人机对话”模式的出现，特别是人机自然语言对话。目前一些专家和学者在这方面进行了大量的开发和研究工作。但语音识别技术正处于蓬勃发展的时期，仍有待进行大量的研究工作以取得更进一步的突破。人机自然语言的接口是一个非常重要的部分。它要求计算机能说会听，应此要求出现了语音合成和语音识别两门学科。所谓语音识别，就是利用计算机，对人们的语音信号进行时域或频域处

2017-03-24 约3.25千字 4页立即下载

基于模糊神经网络味觉信号识别的研究.pdf

2018-08-28 约小于1千字 9页立即下载