基于深度学习的个体信号识别算法及系统

专利申请号：CN202010143701.6

公 开 号：CN111428580A

发 明 人：曲媛媛 刘伟 郑旭东 秦志亮 刘晓炜 谢耘 

代 理 人：初姣姣

代理机构：37202 威海科星专利事务所

专利类型：发明专利

申 请 日：20200717

公 开 日：20200304

专利主分类号：G06K9/00(20060101)

关 键 词：数据预处理单元 多通道数据采集单元 通道选择单元 形式输出 多通道 算法 预处理 信号采集通道 信号识别技术 混合分类器 自适应信号 测试条件 传统算法 方案过程 简易算法 模型结构 模型信息 判别单元 通道信号 信号识别 信号资源 训练单元 原始数据 筛选 测试 学习 

摘      要：本发明涉及信号识别技术领域，具体的说是一种基于深度学习的个体信号识别算法及系统，其特征在于设有多通道数据采集单元、数据预处理单元、通道选择单元、CNN‑HMM混合分类器搭建训练单元、结果判别单元，其中所述多通道数据采集单元所获取的同一测试者在多个测试条件下产生的多个类型原始数据以多通道形式输出至数据预处理单元；所述数据预处理单元将预处理后的数据以多通道形式输出至通道选择单元，本发明解决了传统算法设计方案过程中对信号采集通道个数的限制，发明了一种自适应信号通道的算法，通过前期简易算法设计，筛选具体通道信号，既避免了传入模型信息的繁杂，简化了模型结构，又充分利用了有效的信号资源。