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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了基于子域自适应脑电信号识别的多源域跨被试情绪分类方法，该方法首先采集脑电信号进行下采样、带通滤波，并计算脑电信号的微分熵特征。其次选取一个被试作为目标域，剩余被试作为源域，计算其与目标域之间的域间可迁移性，剔除不参与知识迁移的源域。然后将参与训练的所有源域样本的微分熵特征，经过串行的公共特征提取网络和双过滤网络，获取域分类特征。最后通过双分类器对每个样本的域分类特征计算其预测概率，得到分类结果，构建损失函数进行训练迭代更新参数。本发明实现类级别的细粒度特征分布对齐，提高了在跨被试应用背景下对脑电图的情绪识别准确率。
主权项：1.基于子域自适应脑电信号识别的多源域跨被试情绪分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、使用脑电采集设备采集脑电信号；步骤2、对采集到的脑电信号进行下采样、带通滤波，并计算所有脑电信号的微分熵特征；步骤3、选取一个被试作为目标域，剩余被试作为源域，逐一计算其与目标域之间的域间可迁移性，剔除不参与知识迁移的源域；步骤4、将参与训练的所有源域样本的微分熵特征，经过串行的公共特征提取网络和双过滤网络，获取域分类特征；步骤5、通过双分类器对每个样本的域分类特征计算其预测概率，得到分类结果，构建损失函数进行训练迭代更新参数；步骤6、训练完成后，计算目标域样本的分类结果进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于子域自适应脑电信号识别的多源域跨被试情绪分类方法
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