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申请/专利权人：广州大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133089A
主分类号：G06F18/24
分类号：G06F18/24;A61B5/369;A61B5/00;G06F18/10;G06N3/06;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本说明书实施例提供了一种面向韵律边界的脑电成分自动识别方法及系统，其中，方法包括：读取脑电数据，将不同的数据格式进行统一化处理后生成原始脑电数据；对所述原始脑电数据进行预处理，生成数据文件；通过基于统计的脑电序列算法EEG‑SDD对两组数据文件进行数据差异检测，得到对应的差异段；构建人工神经网络ANN，通过经典的脑电成分进行训练，通过训练完成的ANN模型对数据文件中的脑电数据进行分析，判断是否存在特定的脑电成分。本发明高效率的处理脑电成分，实现对脑电成分的自动识别。
主权项：1.一种面向韵律边界的脑电成分自动识别方法，其特征在于，包括：S1.读取脑电数据，将不同的数据格式进行统一化处理后生成原始脑电数据；S2.对所述原始脑电数据进行预处理，生成数据文件；S3.通过基于统计的脑电序列算法EEG-SDD对两组数据文件进行数据差异检测，得到对应的差异段；S4.构建人工神经网络ANN，通过经典的脑电成分进行训练，通过训练完成的ANN模型对数据文件中的脑电数据进行分析，判断是否存在特定的脑电成分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种面向韵律边界的脑电成分自动识别方法及系统
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