公开(公告)号：CN119760530A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411724595.5

申请日：2024-11-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  刘鑫燃 ,  李星辰 ,  李劲湘 ,  邓武权 ,  陈秋 ,  汪应 ,  王乐君 ,  陈霸东

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/045 ,  A61B5/369 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明请求保护一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法。首先对采集到的脑电数据进行滤波和归一化对脑电信号进行去噪，以提高信号质量；然后使用数据翻转、通道交换和裁剪等操作捕获信号中的潜在特征模式；接着设计了一种神经网络框架对增强的信号和原始信号进行特征提取和耦合；通过特征嵌入的学习与耦合，本发明能够在低维嵌入空间中将神经模式相似的样本聚集，同时有效分离不同神经模式的样本，从而提高脑电信号分类的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN119760529A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411724583.2

申请日：2024-11-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  李劲湘 ,  李星辰 ,  刘鑫燃 ,  邓武权 ,  陈秋 ,  汪应 ,  陈霸东

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/22 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/377 ,  A61B5/378 ,  A61B5/389 ,  A61B5/397 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明请求保护一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码方法，包括步骤：设计脑肌电同步实验范式；对采集的脑肌电信号进行去噪与规范化处理；利用小波相干性分析来筛选脑电通道，利用短时傅里叶变换获取时频特征。按以下两种方式融合：一种按通道进行堆叠获取全局特征，一种利用瑞丽熵获取每个通道的显著特征频段并拼接成新的时频图。设计双分支网络来进行特征提取，利用时域残差模块和通道注意力模块来提取拼接时频图的特征，利用3D残差模块和ConvLSTM模块来捕获堆叠时频图的动态变化和时空特征。最后将两个分支的提取到的特征进行拼接融合，利用分类模块进行误差计算与分类解码，有效的提高了脑肌电融合解码的准确率和稳定性。