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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。
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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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