摘要
本发明涉及实时意图解码方法技术领域,更具体地说,涉及一种耳机脑机接口的实时意图解码方法及其系统,方法包括以下步骤:获得耳机采集的原始脑电信号;对原始脑电信号进行预处理以得到预处理信号;基于预处理信号提取动态特征以获得特征向量;将特征向量与其他模态特征进行融合以得到融合特征;基于融合特征进行自适应意图解码以获得意图表示;根据意图表示输出意图并获取反馈信息;基于融合特征、意图表示和反馈信息进行在线学习和模型更新;通过创新的NTFJA算法和DMDRL网络,本发明在复杂环境下仍能保持95%以上的识别准确率,大大提升了系统的可靠性和用户体验;将响应时间降低到150ms以内,实现了真正的实时控制。
技术关键词
原始脑电信号
意图
融合特征
模态特征
脑机接口
解码方法
模型更新
独立成分分析
集成经验模态分解
耳机
分解算法
在线学习算法
注意力机制
短时傅里叶变换
元学习算法
连续小波变换
深度强化学习
随机梯度下降
动态
系统为您推荐了相关专利信息
回声
分割系统
甲状腺超声图像
分支
模型训练模块
网络安全监测
网络监测数据
特征提取单元
动态密钥
日志
原始脑电信号
脑电信号预处理
特征提取方法
特征值
频段