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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种面向细粒度目标识别任务的小样本脑电时空频全域解码方法、系统及存储介质，采集面向细粒度目标识别任务刺激诱发的脑电信号，构建并训练面向细粒度目标识别任务的小样本脑电时空频全域解码模型，进行面向细粒度目标识别任务的脑电解码。构建并训练模型的步骤为：对脑电信号预处理，去除脑电信号中的伪迹并低通滤波；对预处理后的脑电信号进行小波变换；基于生物学先验知识和计算相结合的方式，选择包含最有效分类信息的小波时频图；将选取的时频图输入卷积神经网络，提取时空频全域EEG特征；通过softmax层对卷积神经网络输出的特征向量分类，得到每个分类的概率分布并选出最大概率的类别；使用adam优化器进行训练。
主权项：1.面向细粒度目标识别任务的小样本脑电时空频全域解码方法，其特征在于，包括以下步骤：采集面向细粒度目标识别任务刺激诱发的脑电信号，构建并训练面向细粒度目标识别任务的小样本脑电时空频全域解码模型；利用面向细粒度目标识别任务的小样本脑电时空频全域解码模型，进行面向细粒度目标识别任务的小样本脑电时空频全域解码。
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百度查询： 西安电子科技大学 面向细粒度目标识别任务的小样本脑电时空频全域解码方法、系统及存储介质
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