一种基于稀疏动态图卷积的脑电信号解码方法及系统

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一种基于稀疏动态图卷积的脑电信号解码方法及系统
申请号:CN202510710556
申请日期:2025-05-29
公开号:CN120579029A
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于稀疏动态图卷积的脑电信号解码方法及系统,该方法步骤为:采集多通道脑电信号并其进行预处理;对各通道信号进行多频段滤波,并提取各频段信号上的统计学特征,计算任务脑电信号的协方差矩阵,以脑电通道为图节点,通道上的多频段拼接统计学特征为节点特征向量,通道间的协方差矩阵为邻接矩阵构建图脑电数据,最后构建动态图卷积神经网络模型,该模型基于自回归移动平均滤波器构建图卷积神经网络,以图脑电数据为输入,以脑电信号的类别为输出,结合双线性映射动态生成邻接矩阵,并添加模糊标签学习与稀疏约束提升模型解码能力,增强模型对图结构的频域响应能力与鲁棒性。
技术关键词
统计学特征 协方差矩阵 多通道脑电信号 解码方法 卷积神经网络模型 移动平均滤波器 多频段 原始脑电信号 节点特征 独立成分分析法 双线性 标签 动态邻接矩阵 采集脑电信号