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一种融合大脑区域间结构信息的脑电识别方法

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本发明提供了一种融合大脑区域间结构信息的脑电信号识别方法，包括以下步骤：首先对脑电(Electroencephalogram，EEG)信号进行预处理并将EEG信号按照不同的大脑区域进行划分；然后利用深度神经网络学习局部和全局大脑区域的EEG深度特征，并将局部和全局大脑区域的EEG深度特征堆叠成特征矩阵；最后，通过引入核范式正则化项学习大脑不同区域间的结构信息。本发明能够利用深度神经网络学习局部和全局大脑区域的EEG深度特征，同时引入核范式正则化项学习基于EEG特征矩阵的大脑区域间结构信息，实现不同类型EEG信号的准确识别，确保基于EEG的BCI系统能够安全可靠的运行。

著录项

公开/公告号CN114021608A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人南京工业大学;
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申请/专利号CN202111365376.9
发明设计人杭文龙;殷明波;梁爽;
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申请日2021-11-17
分类号G06K9/00(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/08(20060101);A61B5/00(20060101);A61B5/372(20210101);A61B5/374(20210101);
代理机构
代理人
地址 211816 江苏省南京市江北新区浦珠南路30号
入库时间 2023-06-19 14:08:07

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