信号检测方法、检测模型、检测设备及应用技术

本发明专利技术公开了一种信号检测方法、检测模型、检测设备及应用，信号检测方法，包括：S1：对原始信号进行预处理得到待处理信号；S2：利用加权机制获得动态加权信号；S3：输出离散数组以获得分类结果。本发明专利技术利用加权机制对待处理信号进行处理，获得动态加权信号，动态加权信号能够更加贴合生理状态的变化，以提高后续检测结果的准确性；通过加权机制可以为不同通道赋予动态权重，并捕获更多的频带范围，具有很高的应用价值。高的应用价值。高的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
信号检测方法、检测模型、检测设备及应用


[0001]本专利技术涉及信号检测
，尤其涉及一种信号检测方法、检测模型、检测设备及应用。

技术介绍

[0002]信号检测技术常被应用于各种领域，通过对信号的实时检测，可以发现信号特征的变化趋势，从而得到想要的信息。现有技术中，对于信号的检测主要是采用不同通道采集的数据进行平均相加或者人为设置一个权重，这种方式忽略了被试对象处于不同状态时的权重变化以及不同通道在不同频率下的权重变化，导致检测结果的准确率较低，检测算法的泛化能力、鲁棒性较差。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是：如何提高信号检测方法的准确性、鲁棒性。
[0004]本专利技术提供一种信号检测方法、检测模型、检测设备及应用，可以提高检测结果的准确性和鲁棒性。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种信号检测方法，包括：S1：对原始信号进行预处理得到待处理信号；S2：利用加权机制获得动态加权信号；S3：输出离散数组以获得分类结果；所述加权机制包括通道加权模型、卷积网络加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信号检测方法，其特征在于，包括：S1：对原始信号进行预处理得到待处理信号；S2：利用加权机制获得动态加权信号；S3：输出离散数组以获得分类结果；所述加权机制包括通道加权模型、卷积网络加权模型中的至少一种；其中，所述加权机制适用于调整信号通道在所述待处理信号中权重；所述卷积网络加权模型适用于通过多尺度卷积处理筛选关注频带的信号；当所述通道加权模型、卷积网络加权模型同时存在时，所述通道加权模型的输出结果作为卷积网络加权模型的输入信号，以调整输入信号中各个信号通道对应频带的权重。2.如权利要求1所述的信号检测方法，其特征在于，所述通道加权模型包括：对所述待处理信号依次进行时间池化处理、通道卷积处理、激活处理后，得到通道加权信号。3.如权利要求2所述的信号检测方法，其特征在于，所述卷积网络加权模型包括：采用多尺度卷积网络对输入信号进行处理得到多个特征图注意力信号；将所述多个特征图注意力信号进行级联。4.如权利要求3所述的信号检测方法，其特征在于，所述多尺度卷积网络包括至少两个卷积分支，每个卷积分支均包含时间卷积层和通道卷积层；多个所述时间卷积层的卷积核大小不同；所述时间卷积层的卷积核=[采样率/关注频带范围的最小值]+1，[]表示取整；所述时间卷积层的卷积核用于获取关注频带范围的特征，并采用限制权重的方式约束卷积核参数，以筛选出关注频带。5.如权利要求1所述的信号检测方法，其特征在于，在步骤S2和S3之间，还包括步骤S2
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1：对所述动态加权信号进行微调处理；所述微调处理包括：获取目标对象的原始信号以及其他对象的原...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄肖山，胥红来，龚鸣，章希睿，郝慎才，
申请(专利权)人：博睿康科技常州股份有限公司，
类型：发明
国别省市：