[发明专利]一种基于深度学习的脑电图情感分类方法有效
| 申请号： | 202010125423.1 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111368686B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 钱步月;胡师尧;刘璇;李安;李晓宇;吕欣;李晓亮 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 孟大帅 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的脑电图情感分类方法，包括以下步骤：对采集的脑电图数据的所有通道进行筛选，将筛选后剩余的所有通道的长度截短为其中最短的长度，获得处理后的脑电图数据；将处理后的脑电图数据进行分割，获得若干预设时间长度的片段；对获得的片段使用快速傅里叶变换计算得到脑电图数据的功率谱密度数据；构建用于特征提取的基于自编码器的多层模型，并用预先标注的训练集和测试集分别进行训练和测试，获得训练好的多层模型；根据提取获得的特征向量，通过分类器对脑电图数据进行分类。本发明使用深度学习模型，能够实现对不同情感状态下的脑电图数据进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脑电图 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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