【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于盲區信號生物科學，具體是指面向缺失腦電信號的數據生成方法。
技術介紹
1、隨著生物科技技術的發展，腦電信號的采集工作越來越重要。
2、但是腦電信號采集設備在記錄腦電信號時受電磁干擾、受試者擾動，與大腦頭皮異物等因素影響，采集的多通道腦電信號往往存在數據缺失的情況。因此優化低成本采集設備，實現缺失腦電信號的數據生成成為了一項非常困難的挑戰。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供面向缺失腦電信號的數據生成方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：面向缺失腦電信號的數據生成方法，包括以下步驟：
3、s1、對原始腦電信號進行去噪、切割等預處理操作。從預處理后的數據中提取關鍵特征。
4、s2、使用適當的神經網絡模型，將提取的特征表示為圖中的節點，并在節點之間建立邊，以表示不同模態之間的關聯。
5、s3、根據提取的特征，構建圖結構，將腦電信號的電極視為節點，并在節點之間建立邊，以表示信號的傳播和關聯。
6、s4、使用圖卷積神經網絡(gcn*)技術來優化圖結構，以便更好地捕捉不同模態之間的復雜關系。
7、s5、利用優化后的圖結構，訓練生成模型來生成缺失的腦電信號。生成模型可以根據已有的腦電信號數據和圖結構來預測缺失的信號部分。
8、s6、使用大量帶有標簽的腦電信號數據來訓練和驗證模型的性能。調整模型參數，優化模型結構，以提高生成缺失腦電
9、s7、在實際應用中測試模型的性能，如在缺失數據的情況下重建腦電信號。將模型部署到實際應用場景中，如腦電信號監測設備，以實現實時數據生成和優化。
10、其中，所述s1，對原始腦電信號進行去噪、切割等預處理操作，從預處理后的數據中提取關鍵特征。預處理是數據處理的第一步，其目的是提高數據質量，減少噪聲干擾，使得后續的數據分析和處理更加準確和高效。對于腦電信號數據，預處理可能包括濾波、去噪、分段、歸一化等操作。濾波可以去除信號中的高頻噪聲和低頻干擾，去噪可以進一步降低噪聲的影響，分段可以將信號劃分為多個連續的時間段，歸一化可以將信號的數值范圍縮放到一個較小的區間，以便于后續的處理。
11、其中，所述s2，從原始數據中提取出有助于后續分析和處理的關鍵信息，然后對于腦電信號數據，可以通過卷積神經網絡(cnn)深度學習模型提取出時間序列和頻率信息等特征。這些特征可以反映出腦電信號的時空特性，對于后續的圖結構生成和數據生成具有重要意義。
12、其中，所述s3，根據提取出的特征信息，構建出反映數據之間關系的圖結構。對于腦電信號數據，可以將電極視為圖中的節點，節點之間的連接關系可以根據腦電信號的傳播特性建立。這樣，電極之間的信號傳播可以通過圖結構來建模，為后續的數據生成提供了結構化的表示。
13、其中，所述s4，通過圖卷積神經網絡(gcn)技術，對構建的圖結構進行優化，以提高數據生成模型的性能。優化可能包括調整節點之間的連接關系、調整節點的權重等。通過優化，可以使圖結構更好地反映出數據之間的關聯關系，從而提高數據生成的準確性和可靠性。
14、其中，所述s5，利用優化后的圖結構，通過生成模型來生成缺失的腦電信號數據。生成模型可以根據已有的腦電信號數據和圖結構，預測出缺失的數據部分。生成模型的訓練通常包括對抗訓練和重構訓練等過程，通過這些訓練，可以使生成模型能夠準確地生成缺失的腦電信號數據。
15、其中，所述s6，使用大量帶有標簽的腦電信號數據，對生成模型進行訓練和驗證。訓練過程中，模型會不斷學習和調整參數，以提高生成缺失腦電信號的準確性和可靠性。驗證過程可以評估模型的性能，如生成數據的質量、生成速度等。通過訓練和驗證，可以選擇最優的模型參數和結構，以提高模型的性能。
16、其中，所述s7，在實際應用中測試模型的性能，如在缺失數據的情況下重建腦電信號。測試可以評估模型的泛化能力，即在實際應用中，模型是否能夠準確地生成缺失的腦電信號數據。測試通過后，可以將模型部署到實際應用場景中，如腦電信號監測設備，以實現實時數據生成和優化。
17、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
18、1.更準確的缺失數據恢復：本專利技術可以通過更有效地利用其他可用的模態信息來補充和恢復缺失的腦電信號數據，從而提高數據完整性和分析準確性。
19、2.更高的數據利用效率：在存在數據缺失的情況下，本專利技術可以幫助提高數據的利用效率，通過生成缺失的數據片段，使得原本無法使用的數據變得可用。
20、3.更精細的數據解釋能力：通過圖結構的學習，本專利技術可以提供更為精細的數據解釋能力，揭示不同模態數據之間的深層次關系。
21、4.更好的用戶體驗：本專利技術對于最終用戶來說，該模型可能提供更為直觀和準確的數據展示，從而提升用戶體驗。
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1.面向缺失腦電信號的數據生成方法，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述S1，對原始腦電信號進行去噪、切割等預處理操作，從預處理后的數據中提取關鍵特征。預處理是數據處理的第一步，其目的是提高數據質量，減少噪聲干擾，使得后續的數據分析和處理更加準確和高效。對于腦電信號數據，預處理可能包括濾波、去噪、分段、歸一化等操作。濾波可以去除信號中的高頻噪聲和低頻干擾，去噪可以進一步降低噪聲的影響，分段可以將信號劃分為多個連續的時間段，歸一化可以將信號的數值范圍縮放到一個較小的區間，以便于后續的處理。
3.根據權利要求1所述的自面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述S2，從原始數據中提取出有助于后續分析和處理的關鍵信息，然后對于腦電信號數據，可以通過卷積神經網絡(CNN)深度學習模型提取出時間序列和頻率信息等特征。這些特征可以反映出腦電信號的時空特性，對于后續的圖結構生成和數據生成具有重要意義。
4.根據權利要求1所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述S3，根據提取出的特征信息，構
5.根據權利要求4所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述S4，通過圖卷積神經網絡(GCN)技術，對構建的圖結構進行優化，以提高數據生成模型的性能。優化可能包括調整節點之間的連接關系、調整節點的權重等。通過優化，可以使圖結構更好地反映出數據之間的關聯關系，從而提高數據生成的準確性和可靠性。
6.根據權利要求1所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述S5，利用優化后的圖結構，通過生成模型來生成缺失的腦電信號數據。生成模型可以根據已有的腦電信號數據和圖結構，預測出缺失的數據部分。生成模型的訓練通常包括對抗訓練和重構訓練等過程，通過這些訓練，可以使生成模型能夠準確地生成缺失的腦電信號數據。
7.根據權利要求1所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述S6，使用大量帶有標簽的腦電信號數據，對生成模型進行訓練和驗證。訓練過程中，模型會不斷學習和調整參數，以提高生成缺失腦電信號的準確性和可靠性。驗證過程可以評估模型的性能，如生成數據的質量、生成速度等。通過訓練和驗證，可以選擇最優的模型參數和結構，以提高模型的性能。
8.根據權利要求1所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述S7，在實際應用中測試模型的性能，如在缺失數據的情況下重建腦電信號。測試可以評估模型的泛化能力，即在實際應用中，模型是否能夠準確地生成缺失的腦電信號數據。測試通過后，可以將模型部署到實際應用場景中，如腦電信號監測設備，以實現實時數據生成和優化。
...【技術特征摘要】
1.面向缺失腦電信號的數據生成方法，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述s1，對原始腦電信號進行去噪、切割等預處理操作，從預處理后的數據中提取關鍵特征。預處理是數據處理的第一步，其目的是提高數據質量，減少噪聲干擾，使得后續的數據分析和處理更加準確和高效。對于腦電信號數據，預處理可能包括濾波、去噪、分段、歸一化等操作。濾波可以去除信號中的高頻噪聲和低頻干擾，去噪可以進一步降低噪聲的影響，分段可以將信號劃分為多個連續的時間段，歸一化可以將信號的數值范圍縮放到一個較小的區間，以便于后續的處理。
3.根據權利要求1所述的自面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述s2，從原始數據中提取出有助于后續分析和處理的關鍵信息，然后對于腦電信號數據，可以通過卷積神經網絡(cnn)深度學習模型提取出時間序列和頻率信息等特征。這些特征可以反映出腦電信號的時空特性，對于后續的圖結構生成和數據生成具有重要意義。
4.根據權利要求1所述的面向缺失腦電信號的數據生成方法，其特征在于：所述s3，根據提取出的特征信息，構建出反映數據之間關系的圖結構。對于腦電信號數據，可以將電極視為圖中的節點，節點之間的連接關系可以根據腦電信號的傳播特性建立。這樣，電極之間的信號傳播可以通過圖結構來建模，為后續的數據生成提供了結構化的表示。
5.根據權利要求4所述的面向缺失腦電信號的數據生...
【專利技術屬性】
技術研發人員：艾日帕提江·阿不都熱合曼，李雨哲，張夢偉，張哲語，劉鑫垚，鄭子奇，趙茂春，朱瑩，袁善，馮君桐，樊佳俊，
申請(專利權)人：艾日帕提江·阿不都熱合曼，
類型：發明
國別省市：
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