公开(公告)号：CN117204864A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311175027.X

申请日：2023-09-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 谢昀臻 ,  马玉良 ,  赵梓凯 ,  高云园 ,  佘青山 ,  罗志增

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督对比学习的情绪脑电分类方法，包括以下步骤：步骤1、对脑电数据进行预处理，并进行数据归一化，再划分为训练集和测试集，并将脑电信号数据按1s的分段划分，作为输入。步骤2、构建预训练框架模块。步骤3、使用没有标签的脑电数据进行自监督对比预训练。步骤4、保留预训练过程中的编码器部分，在其输出连接一个多次感知机，构建一维CNN分类器。步骤5、使用带标签的数据，对构建的一维CNN分类器进行训练，得到所需的分类网络，该方法可以有效地对情绪脑电信号进行分类，最高识别准确率可达到93、77％，并且也可以微调到其他下游任务。