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一种基于时空卷积核心块的情绪识别方法

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本发明公开一种基于时空卷积核心块的情绪识别方法，应用于人机交互、远程教育、医疗保健等领域，针对现有技术存在的问题，本发明充分考虑EEG信号的时间维度以及空间维度特征信息，通过融合时间依赖性以及不同电极位置间的空间依赖性来增强情绪识别的准确性；具体的：首先获取DEAP情绪公开数据集并实现数据预处理，采用低通滤波器完成去噪操作，将数据输入STCB_CNN模型进行训练，训练好的模型用于情绪识别；本发明的方法能达到较高的识别精度。

著录项

公开/公告号CN111297380A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-19

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202010088355.6
发明设计人刘勇国;朱俊林;杨尚明;李巧勤;
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申请日2020-02-12
分类号A61B5/16(20060101);A61B5/0476(20060101);A61B5/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构51268 成都虹盛汇泉专利代理有限公司;
代理人王伟
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-12-17 08:59:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-14

实质审查的生效 IPC(主分类):A61B5/16 申请日:20200212

实质审查的生效
2020-06-19

公开

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