龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
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：清华大学
摘要：本发明涉及人工智能、脑机接口、人机交互技术领域，特别涉及一种面向负荷检测的脑电信号表示学习方法及装置，其中，方法包括：将时间序列脑电信号片段分割成多个非重叠脑电信号短片段，对其进行连续小波变换，生成二维脑电信号时频图；将二维脑电信号时频图编码为多个不重叠补丁块，输入线性嵌入层中预处理，获得预处理后的多个不重叠补丁块；利用预处理后的多个不重叠补丁块对预先构建的分层变换网络模型进行训练，获得脑电信号时频图变换网络模型，进而可以利用其进行负荷检测，得到负荷等级。由此，解决了现有EEG分析技术无法高效地学习EEG信号的表示导致负荷检测效率不高等问题。
主权项：1.一种面向负荷检测的脑电信号表示学习方法，其特征在于，包括以下步骤：将预设时间序列脑电信号片段分割成多个非重叠脑电信号短片段；对所述多个非重叠脑电信号短片段进行连续小波变换，生成二维脑电信号时频图；将所述二维脑电信号时频图编码为多个不重叠补丁块，并将所述多个不重叠补丁块输入线性嵌入层中进行预处理，获得预处理后的多个不重叠补丁块；利用所述预处理后的多个不重叠补丁块对预先构建的分层变换网络模型进行训练，获得脑电信号时频图变换网络模型；将待测时间序列脑电信号片段输入所述脑电信号时频图变换网络模型进行负荷检测，得到负荷等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 面向负荷检测的脑电信号表示学习方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号