【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于脑电信号识别，具体为一种深度学习的脑电信号识别方法及管理系统。
技术介绍
1、随着脑科学研究的深入，脑电信号在各个领域的应用将更加广泛。未来，脑电信号检测技术将更加精准、便捷，为揭示大脑奥秘、提高人类生活质量作出更大贡献。脑电信号作为一种重要的生理信号，凭借其独特优势，已成为脑科学研究的重要工具。在今后的发展中，脑电信号技术将继续推动相关领域的发展，为我国脑科学事业贡献力量。总之，脑电信号为我们了解大脑、呵护大脑健康提供了有力支持，有望在未来实现更多创新应用。基于脑电信号的识别方法在疾病诊断、睡眠监测、情绪识别等方面展现出巨大的潜力。
2、但是现有的脑电信号识别方法存在以下技术缺陷和挑战：
3、原始数据的高维性和复杂性：脑电信号数据通常是高维的时间序列数据，直接使用这些数据进行深度学习模型的训练会导致计算量大、处理复杂，且容易忽略重要的特征信息。同时现有的方法在处理脑电信号时，往往没有有效地进行特征选择，导致模型可能会学习到数据中的噪声和无关特征，从而产生过拟合现象，即模型在训练集上表现良好，但在未...
【技术保护点】
1.一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述步骤S1中，EEG头盔应具备以下特点：高通道数，高采样率，低噪音，以及良好的导电性；
3.如权利要求1所述的一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述步骤S2中，首先使用带通滤波器对原始脑电信号进行滤波，通常选择0.5-50Hz的频率范围，以去除工频干扰和其他高频噪声；接着，采用独立成分分析方法去除眼电伪迹和肌电干扰；数据滤波后，进行归一化处理，如Z-score标准化，使数据具有统一的尺度；最后，根据实...
【技术特征摘要】
1.一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述步骤s1中，eeg头盔应具备以下特点：高通道数，高采样率，低噪音，以及良好的导电性；
3.如权利要求1所述的一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述步骤s2中，首先使用带通滤波器对原始脑电信号进行滤波，通常选择0.5-50hz的频率范围，以去除工频干扰和其他高频噪声；接着，采用独立成分分析方法去除眼电伪迹和肌电干扰；数据滤波后，进行归一化处理，如z-score标准化，使数据具有统一的尺度；最后，根据实验设计，将数据随机划分为训练集60％、验证集20％和测试集20％，确保数据分布的一致性。
4.如权利要求1所述的一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述步骤s3中，使用文本分类中的逻辑回归算法从预处理后的评论数据中收集特征相关的信息，之后将文本数据转换为数值特征向量，再使用统计方法或机器学习方法选择对分类任务最有用的特征；最后对特征进行标准化处理，使其具有相同的尺度；
5.如权利要求1所述的一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述步骤s4中，在模型训练过程中，目标是找到最优的参数β0,β1,…,βn，用交叉熵损失函数使得模型在训练数据上的损失函数最小，计算公式为：
6.如权利要求1所述的一种深度学习的脑电信号识别方法，其特征在于：所述步骤s5中，将训练好的模型应用于验证集，以评估模型在未知数据上的表现；在此过程中，密切关注模型的损失值和准确率指标；若发现...
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