一种基于变分自编码器的双通道脑电信号压缩重建方法

一种基于变分自编码器的双通道脑电信号压缩重建方法，属于人工智能领域，包括：构建双通道脑电信号数据集；构建脑电信号压缩重建模型；用双通道脑电信号数据集对脑电信号压缩重建模型进行训练，通过优化网络参数，使脑电信号压缩重建模型能够学习到脑电信号的压缩表示和重建策略，以最小化原始信号与重建信号之间的差异；将待压缩重建的双通道脑电信号输入训练好的模型，输出压缩后的表示和重建的脑电信号，通过计算重建信号与原始信号之间的误差指标来评判脑电信号压缩重建效果。本发明提高了模型的泛化能力、鲁棒性、稳定性和实用性，通过使用变分自编码器框架的深度模型设计和模型训练，提高了脑电信号压缩重建编码效率并提升了信号重建质量。