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脑电信号检测方法、装置、设备及存储介质
脑电信号检测方法、装置、设备及存储介质
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作者： 刘娟 王心醉 李希华 孔飞 梁岳青 528200 广东省佛山市南海区桂城街道环岛南路28号
本申请公开一种脑电信号检测方法、装置、设备及存储介质，涉及脑电检测技术领域，方法包括：获取目标用户的多个待检测脑电信号；其中，待检测脑电信号由多个电极组采集得到，多个电极组分区布置；将电极组作为节点，将任意两个电极组... 详细信息
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脑电信号检测系统
脑电信号检测系统
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作者： 曲啸 曹鹏 刘龙 311100 浙江省杭州市余杭区仓前街道龙泉路20号3幢3楼
本申请涉及一种脑电信号检测系统，脑电信号检测系统包括：电极以及处理器；电极与处理器连接，电极与待测物体接触，用于采集待测物体的脑电信号；处理器，用于获取预设时间段内的脑电信号；根据脑电信号、预设电压均值以及多个电压偏... 详细信息
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脑电信号检测仪及基于虚拟现实的脑功能辅助训练系统
脑电信号检测仪及基于虚拟现实的脑功能辅助训练系统
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作者： 秦路 310053 浙江省杭州市滨江区长河街道建业路511号华创大厦22层2201室
本实用新型公开了一种脑电信号检测仪及基于虚拟现实的脑功能辅助训练系统，包括脑电信号检测模块和连接于脑电信号检测模块的脑电信号采集模块，所述的脑电信号检测模块包括有用于接收脑电信号的电极模块，且该电极模块包括至少两个电... 详细信息
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一种基于张量方法的脑电信号检测方法
一种基于张量方法的脑电信号检测方法
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作者： 韩曦 刘芹 姚敏 郑争 王瑞伟 100144 北京市石景山区晋元庄路5号
本发明公开了一种基于张量方法的脑电信号检测方法，包括如下步骤：步骤1，基于采集到的脑电信号建立PARAFAC模型；步骤2，采用交替最小二乘法对脑电信号进行心理参量特征提取，得到心理参量矩阵、脑电测试仪信道特性矩阵以及采集环境... 详细信息
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一种基于Rényi相位传递熵和轻量级卷积神经网络的异常脑电信号检测方法
一种基于Rényi相位传递熵和轻量级卷积神经网络的异常脑电信号检...
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作者： 张小凤 张光斌 方冲 牟燕平 710119 陕西省西安市长安区西长安街620号陕西师范大学长安校区
本发明提供了一种基于Rényi相位传递熵和轻量级卷积神经网络的异常脑电信号检测方法，包括步骤1、获取EEG数据；步骤2、对获取的EEG数据进行Rényi相位传递熵处理，得到脑功能网络的相关矩阵C；步骤3、选择阈值，二值化相关矩... 详细信息
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一种抗电刀干扰的脑电信号检测系统及装置
一种抗电刀干扰的脑电信号检测系统及装置
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作者： 韩如泉 李敏 李兴 赵志勇 任冠清 张明哲 518055 广东省深圳市南山区西丽街道官龙村第二工业区10栋6楼
本发明公开了一种抗电刀干扰的脑电信号检测系统及装置，包括用于采集脑电信号的电极片，还包括静电抑制模块、电磁抑制滤波模块、信号放大模块、数字滤波模块以及用于传输脑电信号的缆线和用于抑制电刀产生的辐射电磁干扰的屏蔽罩，所... 详细信息
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一种基于深度学习模型的睡眠脑电信号检测方法及系统
一种基于深度学习模型的睡眠脑电信号检测方法及系统
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作者： 黄辰 张丽 王时绘 张龑 马亮 黄敏 郭珍立 宋建华 吴伟 430062 湖北省武汉市武昌区友谊大道368号
本发明公开了一种基于深度学习模型的睡眠脑电信号检测方法及系统。先采集脑电信号，对脑电信号进行时频转换，得到数据频域图，从数据频域图中选择出各预设的睡眠阶段中的特征向量最大值作为各睡眠阶段的聚类中心；根据其余特征向量与... 详细信息
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一种可高效量化的长短时记忆网络FPGA硬件加速及其异常脑电信号检测方法和系统
一种可高效量化的长短时记忆网络FPGA硬件加速及其异常脑电信号检...
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作者： 周卫东 刘国洋 边栋 于治楼 250100 山东省济南市历城区山大南路27号
本发明涉及一种可高效量化的长短时记忆网络FPGA硬件加速及其异常脑电信号检测方法和系统，包括：将可高效量化的长短时记忆网络量化后部署于FPGA硬件加速的可编程逻辑PL，随后将量化后的长短时记忆网络编译为Verilog代码，并生成用于... 详细信息
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基于小波相干系数的精神障碍脑电信号检测方法
基于小波相干系数的精神障碍脑电信号检测方法
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作者： 李晓欧 徐信毅 201318 上海市浦东新区祝公路279号
本发明公开了一种基于小波相干系数的精神障碍脑电信号检测方法，包括以下步骤：步骤1：采集原始脑电信号并进行预处理，得到脑电信号；步骤2：通过图卷积神经网络训练和验证图卷积神经网络模型，图卷积神经网络模型的输入为预处理后的... 详细信息
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基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测
基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测
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作者： 周稳兰 王文慧 张佳 冯友兵 王敏 212003 江苏省镇江市京口区梦溪路2号
本发明公开了基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测，本发明采用MFDMA、Hurst指数和分形维数来表征脑电的动态特性，同时考虑了MFDFA方法来获得Hurst指数，其后采用Hall‑Wood和Robust Genon估计器来计算分形维数D，最后在分形维数D和Hurs... 详细信息
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