基于神经网络架构搜索的脑电图降噪方法、设备及介质

本发明涉及脑电图信号降噪技术领域，公开了基于神经网络架构搜索的脑电图降噪方法、设备及介质。该方法先获取包含纯净脑电图信号以及不同信噪比的含噪脑电图信号的数据集；然后定义神经网络架构搜索空间，其卷积操作包括一个小核卷积操作以及多个大核卷积操作；搜索神经网络架构时的普通单元用于提取特征，缩减单元用于减少特征图的维度；再利用训练集和验证集，在神经网络架构搜索空间中搜索普通单元与缩减单元内的最佳操作组合，以确定最佳神经网络架构，并通过最佳神经网络架构优化脑电图降噪模型的模型参数，得到训练且验证合格的脑电图降噪模型；最后将待处理的脑电图数据输入至脑电图降噪模型以进行降噪。本发明可高效去除脑电图噪声。