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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明公开了一种融合多尺度残差注意力网络的脑电信号情绪识别方法，属于情感识别技术领域。本发明对原始脑电数据进行预处理及转换，获得具有时域、频域和空间信息的多维特征表征，提取丰富的脑电特征信息；通过结合改进型残差Inception结构和PSA注意力模块，能有效提取脑电信号中的关键特征；利用双向门控循环单元进一步学习并捕捉深层时序特征。本发明通过多域特征融合，增强了对脑电信号的时间依赖性和空间相关性信息的挖掘能力。该情绪识别框架无需依赖专家的先验知识或人工特征提取，能够以更高的效率和准确性客观地实现情绪识别。
主权项：1.一种融合多尺度残差注意力网络的脑电信号情绪识别方法，其特征在于，包括如下步骤：Step1：获取脑电数据集，对原始脑电信号进行基本预处理。Step2：提取经过预处理的脑电信号的多域特征，转换数据表示形式Step3：将经过整合的脑电特征输入到融合多尺度残差注意力网络中学习特征信息，最后通过Softmax函数对情绪进行分类预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种融合多尺度残差注意力网络的脑电信号情绪识别方法
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