【技术实现步骤摘要】
一种基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法
[0001]本专利技术涉及一种脑电波信号处理方法,具体涉及一种基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法,属于脑电波信号处理
技术介绍
[0002]在神经科学和生物医学工程领域,脑电波(Electroencephalogram,EEG)信号是一种常用的神经生理信号,它可以反映大脑神经元的电活动。通过脑电波信号的采集和分析,可以了解人类认知、感知、情绪、意识等神经行为的机制,对于研究神经系统疾病、脑损伤、认知障碍等方面也有很大的帮助。
[0003]然而,脑电波信号的特点是非平稳、非线性、高度噪声和多变性,这给信号处理和分析带来了很大的挑战。传统的脑电信号处理方法主要基于人工特征提取和分类器设计,但这些方法往往受到特征选择和分类器设计的限制,难以实现高精度和普适性。近年来,基于人工智能的方法在脑电信号处理方面取得了重要进展,已经成为一个重要的技术手段。
[0004]长短时记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),具有长短时记忆能力,可以处理时间序列数据,尤其适用于长序列的模型训练。LSTM神经网络元学习是指在训练阶段,不仅学习如何进行分类任务,还学习如何快速地适应新任务,从而实现元学习的目标。基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法可以从大量的脑电波信号数据中学习,并通过元学习技术实现快速适应新任务的能力,进而实现高精度的分类和识别。
[0005]综上所述,脑电波信号包含主要的人身体状态的信息,是评估身体和心理状 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1:数据预处理从脑电波信号采集设备中获取原始数据,然后进行滤波、降噪预处理操作,得到用于训练和测试的数据集;步骤2:特征提取使用小波变换、时频分析和特征选择方法,提取脑电波信号的时域、频域和时频域特征;步骤3:基于LSTM神经网络元学习处理将提取的特征作为输入数据,使用LSTM神经网络进行训练,以实现对脑电波信号的分类和识别;步骤4:参数更新在完成数据预处理、构建LSTM神经网络和元学习训练之后,开始模型测试参数更新;步骤5:参数更新后得到训练完成的模型。2.根据权利要求1所述基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法,其特征在于:步骤3具体包括:a、构建初始化基于LSTM神经网络参数和结构b.从数据集中随机抽取一个小样本;c.在小样本上训练LSTM神经网络;d.通过元学习算法更新LSTM神经网络的参数;e.重复步骤b
‑
d,直到达到收敛条件。3.根据权利要求2所述基于LSTM神经网络元学习的脑电波信号处理方法,其特征在于:步骤a中,采用LSTM神经网络结构进行脑电波信号分类和识别,LSTM神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层由3个LSTM单元组成;信息通过记忆单元流动,记忆单元的数量与要考虑的时间步骤的数量一样多;每个存储单元都有自己的单元状态c,通过遗忘门f、输入门i和输出门o来调节;在每个时间步骤t,当前的输入x
t
和之前的单元和隐藏状态分别为c
t
‑1和h
t
‑1,进入LSTM单元,最终输出当前的更新状态,如下所示:c
t
=
t
⊙
c
t
‑1+
t
⊙
g
t
h
t
=
t
⊙
σ
c
c
t
⊙
表示正积,σ
c
是双曲正切激活函数;遗忘门通过查看之前的隐藏状态和给定的输入来控制单元格状态计算的保留和拒绝;f
t
、i
t
、o
t
和g
t
分别表示时间t时刻的遗忘门、输入门、输出门和候选单元;f
t
=
g
(
f
x
t
+
f
h
t
‑1+
f
)i
t
=σ
g
(W
i
x
t<...
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