一种基于小波神经量化训练与语义对齐的EEG表征方法

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一种基于小波神经量化训练与语义对齐的EEG表征方法
申请号:CN202510864949
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120910552A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于小波神经量化训练与语义对齐的EEG表征方法,训练方法包括:S1、获取训练数据,其包括多个EEG信号样本,每个样本包括多个EEG子信号;S2、利用训练数据训练小波量化神经标记器及其神经码本,包括:利用小波量化神经标记器的向量量化编码器对输入的样本进行离散小波变换,生成每个样本的每个子信号对应的经离散小波变换得到的特征块,提取每个特征块的潜在表示;获取根据潜在表示从神经码本中的多个离散向量匹配的最接近的离散向量,利用基于小波逆变换的神经解码器根据每个特征块所匹配的离散向量对该特征块对应的EEG子信号进行重建;根据第一总损失函数对神经标记器的参数及其神经码本的离散向量进行训练更新。
技术关键词
离散小波变换 EEG信号分类 局部空间特征 样本 标记器 语义特征 并行特征融合 表征方法 通道注意力机制 分类方法 幅值误差 误差加权 文本编码器 分类器 解码器