深思创芯申请基于脑电图EEG信号的运动想象脑机接口MI-BMI分类方法专利,在低功耗MCU上实现实时分类

深思创芯申请基于脑电图EEG信号的运动想象脑机接口MI-BMI分类方法专利,在低功耗MCU上实现实时分类
2024年11月14日 17:50 金融界网站

本文源自:金融界

金融界2024年11月14日消息,国家知识产权局信息显示,成都市深思创芯科技有限公司申请一项名为“一种基于脑电图EEG信号的运动想象脑机接口MI‑BMI分类方法”的专利,公开号CN 118940105 A,申请日期为2024年7月。

专利摘要显示,本发明涉及脑机接口技术领域,提供了一种基于脑电图EEG信号的运动想象脑机接口MI‑BMI分类方法。针对传统MI‑BMI系统在低功耗微控制器单元(MCU)上实现困难的问题,主要方案包括通过佩戴在头部的传感器采集脑电图EEG信号;将采集到的EEG信号输入到卷积神经网络模型中;卷积神经网络模型包括:自动通道选择模块,通过选择最相关的EEG通道来减少输入维度;卷积神经网络模块,该模块包含多层卷积层、池化层和全连接层,用于提取EEG信号中的时空特征;量化模块,卷积神经网络模块的权重和激活值被量化到8位精度,以减少内存使用并优化硬件性能;在低功耗MCU上实现上述卷积神经网络模型,并进行实时的EEG信号分类。

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