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摘要：本发明提出了一种基于时频重建的生理信号自监督表示学习方法和系统，属于信号处理和模式识别技术领域。包括：获取原始多通道生理信号数据并转化为时频图；对生理信号及其时频图进行分段分块、随机掩码和特征转换，得到初步时域表征和频域表征；在时间维度和通道维度分别对初步时域表征和频域表征编码并融合，得到时频混合表征；基于时频混合表征，采用重建学习方法预训练编码器；利用预训练好的编码器获得待处理的原始多通道生理信号数据的多通道时频表示并混合得到时频混合表征，将所述的时频混合表征作为学习到的生理信号自监督表示，用于生理疾病分类任务。本发明具备更高的泛化能力、适应性，为生理信号分类任务提供了一种有效的解决方案。
主权项：1.一种基于时频重建的生理信号自监督表示学习方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始多通道生理信号数据并转化为时频图；对原始多通道生理信号数据进行分段、一维随机掩码和特征转换操作，得到初步时域表征；使用时域编码器在时间维度和通道维度分别编码，得到最终时域表征；对时频图进行分块、二维随机掩码和特征转换操作，得到初步频域表征；使用频域编码器在时间维度和通道维度分别编码，得到最终频域表征；使用时频混合编码器融合最终时域表征和最终频域表征，得到时频混合表征；基于时频混合表征，分别重建原始多通道生理信号及其时频图，得到时域损失和频域损失；结合所述的时域损失和频域损失，对时域编码器、频域编码器和时频混合编码器进行预训练；利用预训练好的时域编码器和频域编码器获得待处理的原始多通道生理信号数据的多通道时频表示，所述的多通道时频表示包括最终时域表征和最终频域表征，并利用预训练好的时频混合编码器获得时频混合表征，将所述的时频混合表征作为学习到的生理信号自监督表示，用于生理疾病分类任务。
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百度查询： 浙江大学 基于时频重建的生理信号自监督表示学习方法和系统
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