原文:EEGNet: 深度学习应用于脑电信号特征提取

目录 简介 EEGNet网络原理 EEGNet网络实现 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号:脑机接口社区 微信号:Brain Computer .QQ交流群: 简介 脑机接口 BCI 使用神经活动作为控制信号,实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图 EEG 信号中挑选出来的。卷积神经网络 CNN 主要用来自动特征提取和分类,其在计算机视觉和语音识别领域中的使用已 ...

2019-12-24 18:50 0 4521 推荐指数:

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应用深度学习EEGNet来处理电信号

本分享为学习者Rose整理发表于公众号:机接口社区(微信号:Brain_Computer).QQ交流群:903290195 EEGNet论文 EEGNet简介 机接口(BCI)使用神经活动作为控制信号,实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图(EEG ...

Thu Jan 16 01:25:00 CST 2020 0 2064
语音与深度学习(一):python特征提取

准备工作 首先需要在pycharm中安装好python_speech_features和librosa两个包。建议先安装anaconda,然后在anaconda中创建一个虚拟环境,用于安装Pycharm的所有需要的包,然后再在pycharm中导入在anaconda中创建的虚拟环境即可。(同时使用 ...

Wed Feb 23 02:30:00 CST 2022 0 1010
特征工程:图像特征提取深度学习

   在过去的二十年中,计算机视觉研究已经集中在人工标定上,用于提取良好的图像特征。在一段时间内,图像特征提取器,如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围,将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型,自动学习 ...

Mon Feb 25 22:59:00 CST 2019 0 1455
文本深度特征提取

文本深度特征提取 注:本文内容摘自《深度学习算法实践》 为何要研究文本深度特征? ——因为文本深度特征无论对于文本分类还是文本预测,都是非常重要的。 文本特征提取说白了就是将自然语言理解的问题转化成机器学习的问题。第一步肯定是找一种合适的方法,把语言表达数学化,即用可量化 ...

Sat Sep 01 04:30:00 CST 2018 0 872
深度学习技术应用于基于情境感知的情绪识别

目录 本分享为学习者Rose整理发表于公众号:机接口社区(微信号:Brain_Computer).QQ交流群:903290195 延世大学和洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究团队最近开发了一种新的技术,可以通过分析图像中的人脸和上下文特征来识别 ...

Wed Jan 29 19:07:00 CST 2020 0 686
语音信号中的特征提取

原文链接地址:http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178190 一.语音的产生简介 1.1 发音器官 人体的语音 ...

Fri Sep 08 00:12:00 CST 2017 0 17790
深度学习如何提取特征

参考文献:深度学习如何提取特征 引题: 一个粗糙的想法,简单粗暴: 法1:每幅图我让机器一个一个像素看,从像素来说,它最能准确地表达某个具体的物体具体的姿势。可以想到,来了一个像素,你能干嘛,你能判断它是谁?逐像素,你只能:(1)对比一张图片和你有损压缩之后相差多少(2)设一个阀值 ...

Sun Oct 18 02:05:00 CST 2015 0 15209
 
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