公开(公告)号：CN119202860A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411174571.7

申请日：2024-08-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 徐丽 ,  裴孝天 ,  张新玉 ,  刘焕琨

IPC: G06F18/2411 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06F18/214

Abstract: 一种基于深度学习的运动想象脑电信号分类方法、系统及存储介质，本发明属于脑机接口领域，具体涉及基于深度学习的运动想象脑电信号分类方法、系统及存储介质。本发明的目的是为了解决由于脑电信号信噪比低等原因导致的运动想象脑电信号分类识别准确率低的问题。过程为：获取二维原始脑电信号特征向量；对信号特征向量进行通道选择；构建EEG‑TCN‑LSTM卷积神经网络；获得训练好的EEG‑TCN‑LSTM；获取受试者待测二维脑电信号特征向量，对二维原始脑电信号特征向量进行通道选择，得到新的特征向量集合，将二维向量输入训练好的EEG‑TCN‑LSTM，训练好的EEG‑TCN‑LSTM输出每个运动想象类别的预测概率。