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申请/专利权人：上海术理智能科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于EEG信号的脑电帽脱落检测方法，包括：采集历史脑电信号数据并对其进行预处理，生成训练集；将训练集输入基于神经网络结构搭建的模型中进行学习训练，训练结束后，得到检测分类模型，检测分类模型至少包含第一分类模型和第二分类模型；获取被试脑电信号并对其进行预处理，生成测试集；将测试集输入第一分类模型中，判断是否达到检测次数，并输出脑电帽是否脱落的检测数据；将检测数据输入第二分类模型中，输出脑电帽连通数据；根据间隔周期，循环获取被试脑电信号，输入第一分类模型、第二分类模型中进行上述处理，迭代N次后结束；求取N次迭代过程中脑电帽连通数据的平均值，将平均值作为最终的脑电帽脱落检测结果。
主权项：1.一种基于EEG信号的脑电帽脱落检测方法，其特征在于，包括：采集历史脑电信号数据并对其进行预处理，生成训练集；将所述训练集输入基于神经网络结构搭建的模型中进行学习训练，训练结束后，得到检测分类模型，所述检测分类模型至少包含第一分类模型和第二分类模型；获取被试脑电信号并对其进行预处理，生成测试集；将所述测试集输入所述第一分类模型中，判断是否达到检测次数，并输出脑电帽是否脱落的检测数据；将所述检测数据输入所述第二分类模型中，输出脑电帽连通数据；根据间隔周期，循环获取被试脑电信号，输入所述第一分类模型、所述第二分类模型中进行上述处理，迭代N次后结束；求取N次迭代过程中脑电帽连通数据的平均值，将所述平均值作为最终的脑电帽脱落检测结果，以供工作人员辅助参考。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海术理智能科技有限公司 基于EEG信号的脑电帽脱落检测方法
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