降低可穿戴设备EEG分析深度学习模型复杂度
原标题：Reducing the Complexity of Deep Learning Models for EEG Analysis on Wearable Devices
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可穿戴医疗设备对ECG和EEG信号分析需求迫切，但受限于算力和能耗，深度学习模型难以直接部署。本文探讨了在EEG癫痫检测中，通过参数量化和电极减少技术降低DNN复杂度的可行性。研究发现，合理应用这些技术可在几乎不影响精度的情况下显著降低模型复杂度，为可穿戴设备上的在线EEG分析提供了可行的折中方案。
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