基于多任务深度学习的稳态视觉诱发电位目标识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明请求保护一种基于深度学习的多任务稳态视觉诱发电位目标识别方法，属于脑机接口技术领域，其包括以下步骤：通过脑电采集系统采集稳态视觉诱发电位信号(SSVEP)；将采集的稳态视觉诱发电位信号进行降采样、滤波在内的预处理；将预处理好的电位信号按照窗口大小划分；将按照窗口大小划分好的信号与步骤对应传入到多任务学习模型中训练；使用训练好的多任务模型对被试者的稳态视觉诱发电位信号进行验证；将预测出来的结果与实际结果进行对比，完成目标识别。
基本信息
专利标题 ：
基于多任务深度学习的稳态视觉诱发电位目标识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114489321A
申请号 ：
CN202111519737.0
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘柯姚惠铭邓欣于洪
申请人 ：
重庆邮电大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区南山街道崇文路2号
代理机构 ：
重庆市恒信知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘小红
优先权 ：
CN202111519737.0
主分类号 ：
G06F3/01
IPC分类号 ：
G06F3/01 G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F3/00
用于将所要处理的数据转变成为计算机能够处理的形式的输入装置；用于将数据从处理机传送到输出设备的输出装置，例如，接口装置
G06F3/01
用于用户和计算机之间交互的输入装置或输入和输出组合装置
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 3/01
申请日 : 20211213
申请日 : 20211213
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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