一种融合多特征信息的心电信号身份识别方法及系统.pdf

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 (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114880639 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210391453.6 (22)申请日 2022.04.14 (71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址

2023-05-18 约1.42万字 11页立即下载

一种脑电信号识别方法及装置.pdf (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)

2024-03-19 约1.93万字 16页立即下载

一种基于特征融合的信号调制识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881092 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210685893.2 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人杭州电子科技大学地址 31001

2023-05-18 约1.61万字 14页立即下载

一种基于融合特征的复合调制信号盲识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113014523 B (45)授权公告日 2022.01.11 (21)申请号 202110210447.1 (56)对比文件

2023-06-08 约2.63万字 14页立即下载

一种物品位置和身份信息的识别方法及系统.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 112801245 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110061214.X H04W 4/80 (2018.01)

2023-06-05 约7.74千字 8页立即下载

一种身份信息识别方法、系统及电子设备.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114547328 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210079307.X (22)申请日 2022.01.24 (71)申请人新奥新智科技有限公司地址 065

2023-05-10 约1.41万字 13页立即下载

一种基于时频特征的心电信号分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114557704 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210192970.0 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人上海图灵医疗科技有限公司地址 2

2023-05-10 约1.2万字 13页立即下载

一种基于多域特征与Stacking集成学习的脑电信号分析方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117414141A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311663804.5G06N20/20(2019.01)

2024-01-19 约1.98万字 16页立即下载

基于人体特征信息融合的身份识别方法研究的中期报告.docx 基于人体特征信息融合的身份识别方法研究的中期报告摘要：随着社会的发展，身份识别技术已经越来越成熟，但是传统的身份识别方法依赖于单一的人体特征信息，如指纹、面部特征等，这些数据容易受到伪造或者变化的干扰，导致识别不准确。为了解决这个问题，本研究基于人体特征信息融合的身份识别方法，利用多种身体特征信息进行综合识别，提高识别准确率和鲁棒性。本文针对基于人体特征信息融合的身份识别方法进行了研究，主要包括以下几个方面： 1. 完成相关文献综述，总结了国内外相关研究现状和发展趋势，发现融合多种身体特征的识别方法具有广阔的应用前景； 2. 分析了各种身体特征信息的特点和优缺点，如人脸、指纹、虹膜等，为

2023-09-01 约小于1千字 1页立即下载

用于脑机接口的元学习方法、脑电信号识别方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114879838 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210420053.3 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人华中科技大学地址 430074

2023-05-16 约1.54万字 15页立即下载

神经放电信号的正负峰形识别方法发明专利.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102715899A* (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN102715899A (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

2024-12-06 约1.81万字 12页立即下载

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

2025-02-24 约4.87千字 10页立即下载

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

2025-04-24 约9.36万字 65页立即下载

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

2025-05-15 约4.59千字 10页立即下载

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

2025-05-17 约10.03万字 65页立即下载