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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于心冲击信号的多任务自监督情绪识别方法，涉及生物技术与医药技术领域。该方法具体包括：利用非接触式的信号采集技术采集原始BCG信号，对原始BCG信号进行信号预处理，得到基础BCG信号，同时对原始BCG信号进行人工标定，得到标签BCG信号；对基础BCG信号进行数据扩增，得到若干组BCG信号作为训练信号；构建自监督多通道BCG表征学习网络并利用训练信号进行预训练；基于训练好的自监督多通道BCG表征学习网络构建BCG情绪识别网络，利用标签BCG信号对BCG情绪识别网络进行网络参数优化；采集受试者的BCG信号并进行数据扩增，并将得到的信号输入优化后的BCG情绪分类网络，得到BCG信号的情绪识别分类结果，从而实现准确的情绪识别。
主权项：1.一种基于心冲击信号的多任务自监督情绪识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：利用非接触式的信号采集技术采集原始BCG信号，对原始BCG信号进行信号预处理，得到基础BCG信号，同时对原始BCG信号进行人工标定，得到标签BCG信号；步骤2：对基础BCG信号进行数据扩增，得到若干组BCG信号作为训练信号；步骤3：构建自监督多通道BCG表征学习网络；步骤4：利用训练信号对自监督多通道BCG表征学习网络进行预训练，得到训练好的自监督多通道BCG表征学习网络；步骤5：基于训练好的自监督多通道BCG表征学习网络构建BCG情绪识别网络，利用标签BCG信号对BCG情绪识别网络进行网络参数优化，得到优化后的BCG情情绪分类网络；步骤6：采集受试者的BCG信号并进行数据扩增，并将得到的信号输入优化后的BCG情绪分类网络，得到BCG信号的情绪识别分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于心冲击信号的多任务自监督情绪识别方法
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