基于NTFT和CNN的脑电信号自动分类与识别方法.pdf

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

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

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

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

2025-05-25 约12.72万字 64页立即下载

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

2025-06-07 约4.31千字 8页立即下载

一种基于表面肌电信号的下肢动作识别分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114533089 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210161420.2 (22)申请日 2022.02.22 (71)申请人北京工业大学地址 100124

2023-05-08 约9.44千字 11页立即下载

2025-03-11 约1.31万字 18页立即下载

基于动态模糊决策树的心电信号分类方法.pptx 基于动态模糊决策树的心电信号分类方法汇报人：2024-01-18 引言动态模糊决策树理论基于动态模糊决策树的心电信号分类模型实验设计与结果分析基于动态模糊决策树的心电信号分类方法优势结论与展望contents目录引言01 心电信号分类的重要性心电信号是反映心脏功能状态的重要指标，对其进行准确分类对于心脏疾病的预防、诊断和治疗具有重要意义。传统分类方法的局限性传统的心电信号分类方法主要基于静态特征和固定阈值，难以适应动态变化的心电信号，导致分类准确率不高。动态模糊决策树的优势动态模糊决策树能够自适应地学习心电信号的时变特征和动态阈值，提高分类准确率，为心脏疾病的精准诊疗提供有力支持。研究背景与

2024-06-24 约3.34千字 26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

一种融合多特征信息的心电信号身份识别方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818315 B (45)授权公告日 2022.03.15 (21)申请号 202110217933.6 (56)对比文件

2023-06-04 约2.08万字 15页立即下载

心电信号的分类方法研究与应用.docx 心电信号的分类方法研究与应用一、引言随着科技的不断进步，医学诊断和治疗方式逐渐实现了从传统模式向数字化、智能化的转变。其中，心电信号的分类方法研究与应用是医学领域的重要研究方向之一。心电信号是反映心脏电活动的重要指标，对于诊断心脏疾病具有重要价值。本文将就心电信号的分类方法进行深入研究，并探讨其在实际应用中的价值。二、心电信号概述心电信号是指心脏在跳动过程中产生的电信号。这些信号通过体表或体内电极进行记录，并用于分析心脏的电活动情况。心电信号具有非线性、非平稳性等特点，对于心脏病患者，准确分析心电信号有助于及时诊断和有效治疗。三、心电信号的分类方法（一）基于人工识别的心电信号分类方

2025-03-12 约4.46千字 9页立即下载