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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：本发明提供了一种基于深度神经网络的序列到序列建模算法对被伪迹污染的脑电信号进行去伪处理的方法。该方法首先对脑电信号进行快速傅里叶变换得到频域特征，将时与频域数据进行浅层特征提取；将特征提取后的时与频域特征进行切片和编码，进行维度变换后，用Transformer块中的编码器对单域数据进行域内特征提取，最后使用交叉注意力机制，构建跨域融合模型，使得网络能够充分学习全局上下文信息，让频域与时域特征进行互补。本发明提高了显著提高脑电信号的信噪比,让有效的脑电信号更清晰可见，有助于提高临床诊断的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于深度神经网络的序列到序列建模算法对被伪迹污染的脑电信号进行去伪处理的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:收集脑电信号，肌电信号，眼电信号EEG,EMG,EOG构建数据集；S2:对被伪迹污染的脑电信号进行傅里叶变换得到频域数据；S3:将时频域数据经过时频域特征提取模块，得到浅层时频域特征；S4:将提取得到的特征进行切片和编码，进行维度变换；S5：用Transformer块中的编码器对单域数据进行域内特征提取；S6：基于交叉注意力机制，构建跨域融合模型；S7：通道拼接后，经过flatten层与线性层后映射到需要的维度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 一种基于深度神经网络的序列到序列建模算法对被伪迹污染的脑电信号进行去伪处理的方法
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