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基于脑电EEG信号的分析分类方法
被引量:
11
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作者
陈泽龙
谢康宁
《中国医学装备》
2019年第12期151-158,共8页
随着脑科学与生物医学工程研究的不断深入,脑电信号的分析方法发展迅速。脑电信号的分析分类处理主要包含脑电信号预处理、特征提取和分类识别3个阶段,而每个阶段具有各种不同的处理方法,通过对不同阶段的分类处理方法进行分析,侧重关...
随着脑科学与生物医学工程研究的不断深入,脑电信号的分析方法发展迅速。脑电信号的分析分类处理主要包含脑电信号预处理、特征提取和分类识别3个阶段,而每个阶段具有各种不同的处理方法,通过对不同阶段的分类处理方法进行分析,侧重关注现代脑电信号的预处理、特征提取和分类识别的重要内容及处理方法。
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关键词
脑电图
信号处理
特征提取
分类识别
深度学习
神经网络
人工智能
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职称材料
题名
基于脑电EEG信号的分析分类方法
被引量:
11
1
作者
陈泽龙
谢康宁
机构
解放军联勤保障部队第九〇〇医院医学影像中心部
空军军医大学生物
医学
工程系
出处
《中国医学装备》
2019年第12期151-158,共8页
基金
2016军队后勤科研项目(CNJ16C014)“军队特殊作业人员心理疲劳检测装备的研制”
2017福建省科技厅引导性项目(2017Y0070)“基于多尺度熵和ERP的脑电分析检测精神疲劳技术的研究及相应智能穿戴设备的研制”
文摘
随着脑科学与生物医学工程研究的不断深入,脑电信号的分析方法发展迅速。脑电信号的分析分类处理主要包含脑电信号预处理、特征提取和分类识别3个阶段,而每个阶段具有各种不同的处理方法,通过对不同阶段的分类处理方法进行分析,侧重关注现代脑电信号的预处理、特征提取和分类识别的重要内容及处理方法。
关键词
脑电图
信号处理
特征提取
分类识别
深度学习
神经网络
人工智能
Keywords
Electroencephalograph(EEG)
Signa processing
Feature extraction
Classification and identification
Deep learning
Neural network
Artificial Intelligence(AI)
分类号
R312 [医药卫生—基础医学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于脑电EEG信号的分析分类方法
陈泽龙
谢康宁
《中国医学装备》
2019
11
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