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公开(公告)号:CN113729711B
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202111162392.8
申请日:2021-09-30
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电信号分析方法、装置、设备及存储介质,属于计算机技术领域。本发明的脑电信号分析方法包括获取脑电信号;对脑电信号进行信号预处理,得到标准脑电信号;对标准脑电信号进行特征提取,得到脑电频域特征和脑电轮廓特征;根据预设的调整参数,对脑电频域特征和脑电轮廓特征进行微调处理,得到标准脑电频域特征和标准脑电轮廓特征;将标准脑电频域特征、标准脑电轮廓特征以及预设的情绪特征序列输入至预设的回归模型中进行情绪识别处理,得到脑电情绪数据。这种脑电信号分析方法能够提高情绪识别的准确性。
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公开(公告)号:CN113031766B
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202110274646.9
申请日:2021-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/01 , G06F40/284 , G06F40/289 , G10L15/04 , G10L15/06
Abstract: 本发明公开了一种通过脑电解码汉语发音的方法,包括:基于汉语语料库内的刺激材料和信号灯脑电实验范式,获取跟读音频和想象跟读脑电;数据预处理:得到每个单独语料的诱发皮层脑电信号和被试对于汉语语音每个单独语料的自发声语音时频信号;针对每一份语料刺激诱发的脑电与语音信号,执行分帧截取样本操作,而后输入双峰酒桶形深度玻尔兹曼机神经网络,采用均方误差来衡量网络解析皮层脑电和语音对应关系的深度,若均方误差达到一个极小量级,则在训练集上,尝试进行未知脑电对应语音的解码。本发明的优点是:扩展了应用脑电解码语音的范围;弥补了脑电解码汉语的空白;有利于单模态信息重建多模态信息。
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公开(公告)号:CN113729711A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111162392.8
申请日:2021-09-30
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电信号分析方法、装置、设备及存储介质,属于计算机技术领域。本发明的脑电信号分析方法包括获取脑电信号;对脑电信号进行信号预处理,得到标准脑电信号;对标准脑电信号进行特征提取,得到脑电频域特征和脑电轮廓特征;根据预设的调整参数,对脑电频域特征和脑电轮廓特征进行微调处理,得到标准脑电频域特征和标准脑电轮廓特征;将标准脑电频域特征、标准脑电轮廓特征以及预设的情绪特征序列输入至预设的回归模型中进行情绪识别处理,得到脑电情绪数据。这种脑电信号分析方法能够提高情绪识别的准确性。
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公开(公告)号:CN110327043A
公开(公告)日:2019-10-15
申请号:CN201910715578.8
申请日:2019-08-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00
Abstract: 本发明给出了一种基于稀疏建模的事件相关电位波形图谱求解方法。包括:数据预处理,去燥、分帧和能量归一化;稀疏字典学习,字典初始化,稀疏建模,字典学习和收敛性判断;波形字典聚类;波形字典性质判定。本发明的优点在于:针对数据中固有的事件相关电位活动模式、而非依据认知实验赋予的标签获取ERP波形,不仅可以处理实验环境下的EEG数据,也可以处理没有标签的真实环境下获取的EEG数据,具有更好的普适性和实用性。此外,使用了面向单次、单帧数据处理的信号处理方法,能够有效提升EEG分析处理的灵活性,在脑机接口领域也具有显著的应用前景。
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公开(公告)号:CN119848615A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411573670.2
申请日:2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种面向运动想象的EEG高时间分辨率脑活动状态表征模型,涉及信号处理技术领域,其技术方案要点是:包括双层状态空间嵌入模块、任务相关评估模块和低维子空间表征模块。本发明采用双层状态空间嵌入模块表示,完整保留时间序列信息,实现高分辨率EEG动态建模,精确捕捉运动想象任务中的脑动力学变化;本发明结合任务相关性度量和低维空间表征,增强特征序列的任务相关影响,减弱噪声影响,在数据稀缺或噪声环境下仍保持高分类精度;本发明不仅在分类准确率上超越了现有模型,还显著提升了对脑动力学过程的理解和分析能力,拓展了EEG解码技术在神经科学研究和脑机接口应用中的潜力。
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公开(公告)号:CN114343675A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111614625.3
申请日:2021-12-27
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种脑电成分提取方法,包括:采集原始脑电信号,从原始脑电信号中获取静息脑电信号与激励脑电信号;以静息脑电信号作为取值基础进行卡尔曼滤波模型的参数估算,得出状态预测参数;根据状态预测参数对激励脑电信号进行卡尔曼滤波,以获取滤波后的脑电信号。由于静息脑电信号与激励脑电信号均为原始脑电信号的一部分,因此静息脑电信号与激励脑电信号中的噪声组成成分近似。另外,静息脑电信号反映大脑处于未受刺激状态的脑电信号,信号波动较为稳定,适宜作为提取状态预测参数的取值基础。以静息脑电信号作为取值基础进行参数估算,能够为激励脑电信号的滤波过程提供较高质量的状态预测参数,从而进一步提升脑电成分提取的准确度。
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公开(公告)号:CN113392259A
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN202110528102.0
申请日:2021-05-14
Applicant: 深圳航天科技创新研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种声音刺激样本选择方法、控制设备及存储介质,声音刺激样本选择方法包括:获取若干声音刺激样本,并根据声音刺激样本的时长和预设时长范围确定初选声音刺激样本;获取若干初选声音刺激样本的起始点,并将初选声音刺激样本根据起始点对齐;计算对齐后的初选声音刺激样本的原始响度,根据预设响度范围和原始响度调整初选声音刺激样本的响度;将调节响度后的初选声音刺激样本进行趋势分类以确定样本类别;计算调节后若干初选声音刺激样本的特征相似度以得到样本相似度;根据用户预设要求选取所述样本类别、所述样本相似度对应的所述初选声音刺激样本。本发明无需人工操作,提高声音刺激样本选择的准确性和效率。
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公开(公告)号:CN110443194B
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN201910715343.9
申请日:2019-08-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SPI稀疏约束的时变信号成分提取方法,包括:a)SPI稀疏性能估计指标及包含SPI指标的时变信号成分估计范式,以及b)一种基于上述范式的时变信号成分提取方法,包括数据预处理、系统初始化、稀疏建模与波形字典学习、时变信号单次特定成分估计及新异类目标成分波形发现等五个独立步骤。本发明的优点是,相对于传统方法,具有不依赖统计平稳性或独立性假设的优势,可以获取更可靠的时变信号特定成分字典和时变信号特定成分的盲估计,且具有非监督的发现未知的目标成分的能力,对具备复杂结构和许多未知或未发现成分的时变信号的分析具有广阔的潜在应用价值。适用于各类面向时变信号成分分析和提取的设备和算法的改进。
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公开(公告)号:CN113031766A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202110274646.9
申请日:2021-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/01 , G06F40/284 , G06F40/289 , G10L15/04 , G10L15/06
Abstract: 本发明公开了一种通过脑电解码汉语发音的方法,包括:基于汉语语料库内的刺激材料和信号灯脑电实验范式,获取跟读音频和想象跟读脑电;数据预处理:得到每个单独语料的诱发皮层脑电信号和被试对于汉语语音每个单独语料的自发声语音时频信号;针对每一份语料刺激诱发的脑电与语音信号,执行分帧截取样本操作,而后输入双峰酒桶形深度玻尔兹曼机神经网络,采用均方误差来衡量网络解析皮层脑电和语音对应关系的深度,若均方误差达到一个极小量级,则在训练集上,尝试进行未知脑电对应语音的解码。本发明的优点是:扩展了应用脑电解码语音的范围;弥补了脑电解码汉语的空白;有利于单模态信息重建多模态信息。
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公开(公告)号:CN216394070U
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202122600421.6
申请日:2021-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种工作记忆头皮脑电图与功能性近红外光谱同步采集装置,固定部件上设有开口,供电极底座、光极底座的安装;电极安插在电极底座中,用于采集工作记忆任务中脑电信号,电极通过导线依次与电信号处理设备、脑电信号接收端相连接;光极安插在光极底座中,用于采集工作记忆任务中脑血氧信号,光极通过导线依次与光信号处理设备、近红外信号接收端相连接。本实用新型可实现工作记忆任务的全脑/前额头皮脑电图与前额功能性近红外光谱同步采集,为研究工作记忆神经电活动、血氧活动机制提供硬件支持,为脑功能认知研究注入新的动力。
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