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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种神经脉冲信号的特征提取方法及设备，涉及神经脉冲信号的机器学习技术领域，解决了不能对神经脉冲信号直接进行计算的技术问题，其技术方案要点是直接对神经脉冲信号进行计算，无需应用特定函数将脉冲信号转换为数字信号以后再输入机器学习或神经网络模型；对于分类模型的使用没有限制，适用于具有分类识别功能的各种机器学习算法和人工神经网络；与已有的直接将脉冲序列的统计特征如脉冲数或时间平均值等输入到机器学习模型以实现类型识别的技术相比较，本申请提出的方法可提取更多有效特征，信息利用更加充分，识别精确度更高。
主权项：1.一种神经脉冲信号的特征提取方法，其特征在于，包括：通过神经脉冲序列ST计算脉冲间距序列DT，包括：每个神经元产生的神经脉冲序列为ST＝{Ti}＝{T1,T2,...,TN},i∈1,N,N≥2；Ti表示所述神经脉冲序列中第i个脉冲出现的时间；则脉冲间距序列为:DT＝{D1,D2,...,DN-1}＝{T2-T1,T3-T2,...,TN-TN-1}；根据时间窗口长度W将所述神经脉冲序列和所述脉冲间距序列都划分为不同的子序列，0W≤TN；根据所述时间窗口长度W和NRM得到每个子序列的标准脉冲序列；其中，NRM表示全部子序列中的最大脉冲数，NRM≥2；根据所述标准脉冲序列提取每个子序列的统计学特征、脉冲度量特征和矢量度量特征；其中，使用j表示所述神经脉冲序列ST的子序列的序号，则所述神经脉冲序列ST的子序列的标准脉冲序列为： 其中，1≤j≤Nbin，Nbin表示所述神经脉冲序列ST的子序列的总个数，Nbin＝ceilTNW，ceil函数表示不小于其自变量的最小整数；当j＝1时，所述神经脉冲序列ST的第一个子序列的标准脉冲序列为使用k表示所述脉冲间距序列DT的子序列的序号，则所述脉冲间距序列DT的标准脉冲序列RDTk＝RSTj，当k＝1时，所述脉冲间距序列DT的第一个子序列的标准脉冲序列为
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百度查询： 东南大学 神经脉冲信号的特征提取方法及设备
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