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      基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)

      文檔序號(hào):40275556發(fā)布日期:2024-12-11 13:10閱讀:來源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,包括以下步驟:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的原始多通道生理信號(hào)數(shù)據(jù)為腦電圖數(shù)據(jù)、心電圖數(shù)據(jù)、眼電圖數(shù)據(jù)、肌電圖數(shù)據(jù)中的任一種。

      3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的時(shí)頻圖由原始多通道生理信號(hào)數(shù)據(jù)通過短時(shí)傅里葉變換得到。

      4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的對(duì)原始多通道生理信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段、一維隨機(jī)掩碼和特征轉(zhuǎn)換操作,得到初步時(shí)域表征,包括:

      5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行分塊、二維隨機(jī)掩碼和特征轉(zhuǎn)換操作,得到初步頻域表征,包括:

      6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的時(shí)域編碼器采用transformer編碼器,所述的使用時(shí)域編碼器在時(shí)間維度和通道維度分別編碼,得到最終時(shí)域表征,表示為:

      7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的頻域編碼器采用多層感知機(jī),所述的使用頻域編碼器在時(shí)間維度和通道維度分別編碼,得到最終頻域表征,表示為:

      8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的時(shí)頻混合編碼器采用池化操作。

      9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,在所述的用于生理疾病分類任務(wù)之前,還包括微調(diào)階段,包括:

      10.一種基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)系統(tǒng),用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法,其特征在于,所述的系統(tǒng)包括:


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明提出了一種基于時(shí)頻重建的生理信號(hào)自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng),屬于信號(hào)處理和模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取原始多通道生理信號(hào)數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為時(shí)頻圖;對(duì)生理信號(hào)及其時(shí)頻圖進(jìn)行分段/分塊、隨機(jī)掩碼和特征轉(zhuǎn)換,得到初步時(shí)域表征和頻域表征;在時(shí)間維度和通道維度分別對(duì)初步時(shí)域表征和頻域表征編碼并融合,得到時(shí)頻混合表征;基于時(shí)頻混合表征,采用重建學(xué)習(xí)方法預(yù)訓(xùn)練編碼器;利用預(yù)訓(xùn)練好的編碼器獲得待處理的原始多通道生理信號(hào)數(shù)據(jù)的多通道時(shí)頻表示并混合得到時(shí)頻混合表征,將所述的時(shí)頻混合表征作為學(xué)習(xí)到的生理信號(hào)自監(jiān)督表示,用于生理疾病分類任務(wù)。本發(fā)明具備更高的泛化能力、適應(yīng)性,為生理信號(hào)分類任務(wù)提供了一種有效的解決方案。

      技術(shù)研發(fā)人員:楊洋,張宇鵬
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:浙江大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/10
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