一种深度学习的脑电信号识别方法及管理系统

本发明公开了一种深度学习的脑电信号识别方法及管理系统。本发明中，特征提取和转换将原始的脑电信号数据转化为机器学习模型能够有效处理的形式。这一步骤的有益效果主要体现在以下几个方面：首先，通过将文本数据转换为数值特征向量，模型能够量化脑电信号中的信息，这是机器学习算法进行模式识别的基础。其次，选择对分类任务最有用的特征可以减少模型的复杂度，提高计算效率，并减少过拟合的风险。通过统计方法或机器学习方法筛选特征，可以确保模型关注于那些与脑电信号分类最相关的信号属性，防止某些特征因数值范围较大而主导模型的学习过程。