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公开(公告)号:CN112465059B
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202011431548.3
申请日:2020-12-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于跨脑融合决策的多人运动想象识别方法及脑机系统。本发明基于跨脑融合决策的多人运动想象识别方法,具体如下:一:n个训练人员进行运动想象;二、对步骤一获得的脑电数据分别进行预处理,并打标签。三、将训练集中各训练人员的脑电数据进行融合,得到各运动想象任务对应的训练用融合脑电数据。四、用带有标签的训练用融合脑电数据对分类器进行训练。五、n个被测者想象同一个运动,在想象的同时采集各被测者的脑电信号,并进行预处理。之后,对n个被测者的脑电数据进行融合,测到跨脑融合脑电数据;将跨脑融合脑电数据导入训练好的分类器中进行分类判断,获取n个被测者想象的运动类别。
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公开(公告)号:CN113191395B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202110373684.X
申请日:2021-04-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F17/16 , A61B5/372 , A61B5/377 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双脑的多层次信息融合的目标检测方法。该方法包括数据获取、数据处理、模型训练与分类四个步骤。提出一种双被试、同任务的RSVP范式,使用双人的EEG信号来进行P300检测,并针对该范式提出了一种基于多层次信息融合的HyperscanNet神经网络模型来进行目标检测,在数据处理阶段通过超扫描特征模块与原始特征模块,分别进行特征层融合与数据层融合,然后对超扫描特征模块进行处理后,将其提取的深层次特征与原始特征模块提取的浅层次特征一起输入到支持向量机中,实现HyperscanNet神经网络模型的训练,最后进行脑电数据的分类、检测。该方法实现了范式和检测方法的创新。
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公开(公告)号:CN113191395A
公开(公告)日:2021-07-30
申请号:CN202110373684.X
申请日:2021-04-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双脑的多层次信息融合的目标检测方法。该方法包括数据获取、数据处理、模型训练与分类四个步骤。提出一种双被试、同任务的RSVP范式,使用双人的EEG信号来进行P300检测,并针对该范式提出了一种基于多层次信息融合的HyperscanNet神经网络模型来进行目标检测,在数据处理阶段通过超扫描特征模块与原始特征模块,分别进行特征层融合与数据层融合,然后对超扫描特征模块进行处理后,将其提取的深层次特征与原始特征模块提取的浅层次特征一起输入到支持向量机中,实现HyperscanNet神经网络模型的训练,最后进行脑电数据的分类、检测。该方法实现了范式和检测方法的创新。
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公开(公告)号:CN112698720B
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN202011541158.1
申请日:2020-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息特征提取及多人融合的运动想象识别方法。本发明如下:1.通过多通道脑电采集设备同时采集P个用户进行运动想象的脑电信号。2.对采集到的P个用户的脑电数据分别进行预处理。3.对每次采集的脑电数据分别提取一个或多个互信息向量。4.多人运动想象识别。本发明利用提取多人脑电互信息,并通过三种不同层次的融合策略,最终由K近邻算法进行分类,能够快速、准确地实现基于多人脑电数据的人脑运动想象识别。
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公开(公告)号:CN112698720A
公开(公告)日:2021-04-23
申请号:CN202011541158.1
申请日:2020-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息特征提取及多人融合的运动想象识别方法。本发明如下:1.通过多通道脑电采集设备同时采集P个用户进行运动想象的脑电信号。2.对采集到的P个用户的脑电数据分别进行预处理。3.对每次采集的脑电数据分别提取一个或多个互信息向量。4.多人运动想象识别。本发明利用提取多人脑电互信息,并通过三种不同层次的融合策略,最终由K近邻算法进行分类,能够快速、准确地实现基于多人脑电数据的人脑运动想象识别。
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公开(公告)号:CN112465059A
公开(公告)日:2021-03-09
申请号:CN202011431548.3
申请日:2020-12-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于跨脑融合决策的多人运动想象识别方法及脑机系统。本发明基于跨脑融合决策的多人运动想象识别方法,具体如下:一:n个训练人员进行运动想象;二、对步骤一获得的脑电数据分别进行预处理,并打标签。三、将训练集中各训练人员的脑电数据进行融合,得到各运动想象任务对应的训练用融合脑电数据。四、用带有标签的训练用融合脑电数据对分类器进行训练。五、n个被测者想象同一个运动,在想象的同时采集各被测者的脑电信号,并进行预处理。之后,对n个被测者的脑电数据进行融合,测到跨脑融合脑电数据;将跨脑融合脑电数据导入训练好的分类器中进行分类判断,获取n个被测者想象的运动类别。
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