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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明提供了一种基于生成对抗网络数据增强的运动想象脑电数据生成器，包括以下步骤：1对原始脑电信号进行预处理，包括带通滤波、时间窗截取处理；2采用小波变换对脑电信号进行时频转换；3构建一种结合注意力网络和生成对抗网络的数据生成模型，其生成器和鉴别器均采用卷积神经网络，并在其中添加注意力网络层；4使用真实数据和高斯噪声训练含有注意力网络的生成对抗网络模型以生成脑电样本，实现样本特征数据集的扩充。本发明采用先进的生成对抗学习建立运动想象脑电数据生成器，为高鲁棒性的脑电解码模型提供充足样本，辅助脑机接口系统设计和性能评估，从数据计算生成角度解决BCI中样本量扩充的问题。
主权项：1.一种基于生成对抗网络数据增强的运动想象脑电数据生成器，包括以下步骤：S1、对原始脑电信号进行预处理，包括带通滤波和时间窗截取处理；S2、采用小波变换对脑电信号进行时频转换；S3、构建一种结合注意力网络和生成对抗网络的数据生成模型，其生成器和鉴别器均采用卷积神经网络，并在其中添加注意力网络层；S4、使用真实数据和高斯噪声训练ANGAN以生成人工样本，实现样本特征数据集的扩充。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于生成对抗网络数据增强的运动想象脑电数据生成器
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