摘要
本发明涉及模式识别技术领域,具体涉及一种耳甲区迷走神经刺激装置及其输出波形的模式识别方法,具体如下:实时采集耳甲区迷走神经刺激装置输出的电流波形数据;对原始电流波形数据进行人工标注;耳甲区迷走神经刺激装置按照硬件参数配置生成参考电流;对原始电流波形数据通过物理特性引导的模拟器生成惯性分量基地矩阵;构建模式识别模型,将数据集中的原始电流波形数据输入至模式识别模型中,进行模式识别预测;对模型中的神经网络进行交替训练;基于参考电流对模型的分类结果进行校正,最终生成校正后的分类概率。本发明通过有效区分波形的固有模式与由惯性引起的畸变,可以避免在识别过程中丢失重要的有效特征,进而提升识别结果的准确性。
技术关键词
迷走神经刺激装置
模式识别方法
波形
模式识别模型
双通道特征融合
神经网络参数
电流
净化特征
生物电信号采集系统
时序依赖关系
敏感度矩阵
数据
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