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本发明公开了一种基于脑电信号通道注意力卷积神经网络的身份识别方法,包括以下步骤:S1、从情感脑电数据库中选择不同通道的EEG信号作为原始信号;S2、利用带通滤波器去除原始信号中的眼电伪迹信号以及工频干扰信号,得到纯净的情感脑电信号;S3、将预处理之后的情感脑电信号输入深度学习身份识别模型中,利用深度学习算法对情感脑电信号进行身份识别。本发明选用了情感EEG信号进行身份识别,情感EEG易于获取,身份识别方法更具有普适性和泛化性。本发明缩短了前层和后层之间连接的神经元数量,减轻了梯度消失问题,加强特
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113243924 A
(43)申请公布日 2021.08.13
(21)申请号 202110544789.7
(22)申请日 2021.05.19
(71)申请人 成都信息工程大学
地址
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