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申请/专利权人：西北工业大学深圳研究院
摘要：本发明公开了一种基于DRSN‑LSTM的运动想象脑电信号分类方法，包括以下步骤：获取原始运动想象的脑电信号，对所述脑电信号进行去噪处理和傅里叶变换处理后，获得标准化脑电信号；将深度残差收缩网络和长短期记忆网络串行连接构成DRSN‑LSTM特征融合网络，并进行训练；将标准化脑电信号输入到特征融合网络中，进行特征提取，获得标准化脑电信号的频域特征和时间序列特征，然后输入到全连接层进行分类，获得脑电信号分类结果。本发明在深度残差收缩网络采用了改进的残差模块结构，利用注意力机制对不同输入通道的脑电信号的权重进行更新，利用软阈值化对脑电信号进行去噪，大大提高了运动想象脑电信号分类任务的准确率。
主权项：1.一种基于DRSN-LSTM的运动想象脑电信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始运动想象的脑电信号，对所述脑电信号进行去噪处理和傅里叶变换处理后，获得标准化脑电信号；将深度残差收缩网络和长短期记忆网络串行连接构成DRSN-LSTM特征融合网络，并进行训练；将标准化脑电信号输入到训练后的DRSN-LSTM特征融合网络中，进行特征提取，获得标准化脑电信号的频域特征和时间序列特征；将所述标准化脑电信号的频域特征和时间序列特征输入到全连接层进行分类，获得脑电信号分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学深圳研究院 基于DRSN-LSTM的运动想象脑电信号分类方法
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