一种基于多小波融合特征的神经元动作特征提取方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201110072274.8
IPC分类号：G06N3/063
申请日期：
2011-03-24
申请人：
杭州电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于多小波融合特征的神经元动作特征提取方法
申请号	CN201110072274.8	申请日期	2011-03-24
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2011-09-14	公开/公告号	CN102184451A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/063 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/06 物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现〔7〕 G06N3/063 采用电的〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;6;3查看分类表>
申请人	杭州电子科技大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州电子科技大学	当前权利人	杭州电子科技大学
发明人	范影乐;王佳
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	杜军

摘要

本发明涉及一种基于多小波融合特征的神经元动作特征提取方法。本发明利用快速小波变换，对原始动作电位信号进行去噪处理，得到去噪动作电位信号；然后对去噪信号进行多小波基分析，得到多组小波时频特征，对不同尺度的小波特征进行分别融合，得到动作电位的多小波特征。多小波融合特征可以根据不同小波基的特性，对信号的低频分量和高频分量分别进行融合处理以得到一组新的时频特征。本发明保留了信号的突变和阶跃特征，使信号的高低频成分得到一定的恢复，同时保持信号的阶跃或突变点的信息和位置不变。

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