买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公开了一种基于脉冲神经网络和斯托克威尔变换的脑电信号分类方法，涉及脑电信号处理的技术领域，包括获取若干个健康受试者和抑郁症受试者的不同波长脑电信号图，组成原始数据集；利用斯托克威尔变换法对原始数据集进行时频分析，获得相关波长脑电信号图，组成训练数据集；进行数据增强后，输入构建的对抗神经网络模型中，设置总损失函数进行优化，获得训练好的对抗神经网络模型及其神经元权重；利用训练好的对抗神经网络模型及其神经元权重，构建脉冲神经网络模型，用于对待分类的脑电信号图进行分类。本发明能够在保证分类精度的前提下，降低数据负载和计算量，实现对脑电信号的高效准确的分类。

主权项：1.一种基于脉冲神经网络和斯托克威尔变换的脑电信号分类方法，其特征在于，包括：S1：获取若干个健康受试者和抑郁症受试者的不同波长脑电信号图，组成原始数据集；S2：利用斯托克威尔变换法对所述原始数据集进行时频分析，获得相关波长脑电信号图，组成训练数据集；S3：对所述训练数据集进行数据增强，获得增强训练数据集；S4：将所述增强训练数据集输入构建的对抗神经网络模型中，设置总损失函数进行优化，当总损失函数值达到最小值时，获得训练好的对抗神经网络模型及其神经元权重；所述对抗神经网络模型包括依次连接的生成器、脑电信号分类器和身份分类器；所述生成器包括依次连接的第一全连接层、第一反卷积层、第二反卷积层、第三反卷积层和第四反卷积层；所述脑电信号分类器包括依次连接的2D挤压模块、第一3D挤压模块、第一激励模块、第二3D挤压模块和第二激励模块；所述身份分类器包括依次连接的第三3D挤压模块、第三激励模块、第四3D挤压模块和第四激励模块；所述第一3D挤压模块、第二3D挤压模块、第三3D挤压模块和第四3D挤压模块的结构相同，均包括依次连接的第一卷积层和第二卷积层；所述第一激励模块、第二激励模块、第三激励模块和第四激励模块的结构相同，均包括依次连接的全局池化层、第二全连接层、ReLU激活函数层、第三全连接层和Sigmoid激活函数层；S5：基于训练好的对抗神经网络模型及其神经元权重，构建脉冲神经网络模型；S6：获取待分类的脑电信号图，输入所述脉冲神经网络模型中进行分类，获得分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 基于脉冲神经网络和斯托克威尔变换的脑电信号分类方法