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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明提供了一种基于运动想象脑电信号的识别方法和系统，涉及运动想象脑电信号处理技术领域，包括获取运动想象脑电信号MI‑EEG信号数据，并对来自多通道的MI‑EEG信号数据进行预处理；通过深度卷积生成对抗网络DCGAN模型对MI‑EEG信号进行数据增强；对MI‑EEG信号数据进行时域特征、频域特征和空间特征的提取，并进行特征融合；构建残差‑多头自注意力机制‑双向门控循环单元Res‑MSA‑BiGRU网络模型，将融合得到的数据特征输入到Res‑MSA‑BiGRU模型得到运动想象的识别结果。本发明通过全面提取运动想象脑电信号特征，实现了数据增强和多类特征融合，具有良好的左手、右手、双脚和舌头运动想象识别结果，有效支撑康复医学和人机交互的发展。
主权项：1.一种基于运动想象脑电信号的识别方法，其特征在于，包括：步骤1：获取运动想象脑电MI-EEG信号数据，并对来自多通道的所述MI-EEG信号数据进行预处理，其中，所述MI-EEG信号数据来源于非侵入式穿戴脑电采集设备；步骤2：通过深度卷积生成对抗网络DCGAN模型对MI-EEG信号数据进行数据增强；步骤3：对MI-EEG信号数据进行时域特征、频域特征和空间特征的提取，并进行特征融合；步骤4：构建残差-多头注意力机制-双向门控循环单元Res-MHSA-BiGRU网络模型，将将融合的时域、频域和空域特征输入到Res-MHSA-BiGRU模型得到运动想象的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于运动想象脑电信号的识别方法和系统
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