7.获取两类eeg脑电信号数据、以及相应的垂直和水平眼电信号数据;通过从数据库中获取,或者通过测试仪中的电极获取,获取的eeg脑电信号数据都已知属于哪个分类;脑电信号数据由多通道的连续的采样数据组成,对每次获取的eeg脑电信号数据进行切片,构成一个样本,每个样本选用a个采样点作为样本的长度样本的步进长度为step个采样点,
本发明使用独立成分分析(ica)及带通滤波对eeg数据集进行 预处理;其次通过功率谱密度方法(psd)对预处理后的eeg数据集 进行eeg特征提取,获得二维特征样本集;然后对二维特征样本集进 行划分,获得初始源域数据集及初始目标域数据集;用结合生成对抗 网络(gan)的域自适应模型gdann作为分类器,实现跨被试下的疲 劳、清醒...
步骤3:LSTM情绪分类器的输入层将EEG序列作为输入;LSTM层读取输入的EEG序列,从中提取其时域信息;全连接层用来整合LSTM层提取的特征;输出层输出情绪识别的结果。 经过上述步骤的操作,可以计算EEG数据的情绪分类结果,实现了基于面部表情和EEG的情绪分类。 有益效果 本发明提出的基于面部表情和EEG的情绪分类方案与已有基于E...
参考图1,一种利用eeg-nirs融合特征的动作意向分类方法,步骤一:eeg信号的预处理。 设x=[x1,x2,…,xm]t是通过m个电极观测到的多通道eeg信号(采样点数为n),假设该信号是l个(l≤n)独立信号源s=[s1,s2,…,sl]t线性组合而成,即eeg信号可以表示为 x=as+i(1) 其中a是m×l维的未知混合矩阵,i是引入的噪...
如图1所示,本发明提供一种基于欧氏对齐和procrustes分析的eeg分类的迁移学习方法,该方法包括以下步骤: 步骤s1.对以往用户脑电信号特征数据矩阵和新用户脑电信号特征数据矩阵进行协方差对齐,得到协方差对齐的新用户的特征数据矩阵。 进行协方差对齐操作之前,通过以下方式获取以往用户脑电信号特征数据矩阵和新用户脑电信号特...