摘要
本发明公开了一种基于ECRAM阵列的脑电信号解码装置及实时学习方法,本发明通过当前周期区间的当前层神经元的激活频率变化量来实时调整下个周期区间的与该神经元连接的当前层权重的更新量的更新精度,即激活频率上升,说明对应的神经元的能力不足,则需要提高对应权重的更新量的更新精度,即增加写入次数,如果激活频率下降,说明对应的神经元的能力冗余,则需要降低对应权重的更新量的更新精度,即减少写入次数,从而有效降低ECRAM阵列的写周期次数,降低了功耗。使得本发明提出的解码装置对于个体被试的脑电信号具备可持续学习能力,并适合用作低功耗的便携式终端设备。
技术关键词
解码模型
学习方法
电信号
周期
精度
阵列
解码装置
频率
便携式终端设备
基准
深度神经网络模型
矩阵
信号采集模块
信号处理模块
样本
假体
批量
意图
外部设备