脑疾病智能识别算法设计、嵌入式硬件设计、脑疾病数据库和传感器植入段温度变化的数据集

脑疾病智能识别算法设计、嵌入式硬件设计、脑疾病数据库和传感器植入段温度变化的数据集主要过分析不同脑疾病和颅内信号种类的联系，使用不同的颅内信号组合作为不同脑疾病识别的依据。同时针对不同脑疾病识别卷积神经网络，设计专用的神经网络架和一系列针对识别预处理，识别后处理的优化方法，完成脑疾病智能识别算法设计。通过软件硬件协同优化设计，将算法映射至嵌入式处理器和可重构硬件两部分，完成了对算法的硬件加速，完成脑疾病识别高效专用嵌入式智能硬件设计。对不同疾病模型下大鼠脑部植入传感器采集的数据整理为脑疾病数据库。使用采集到的脑疾病数据库对脑疾病识别高效专用嵌入式智能硬件测试得到测试数据。对传感器植入段温度变化得到测试数据。数据量约135M。