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公开(公告)号：CN115381466A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210960891.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开基于AE和Transformer的运动想象脑电信号分类方法，属于计算、推算或计数的技术领域。针对传统运动想象脑电识别系统不能精准提取出显著特征信号、提取出的特征信号含有冗余信息、分类准确率低等问题，采用基于深度学习的Transformer技术，在脑电信号已经经过信号预处理以及采用滤波器组共空间技术进行特征提取的基础之上，根据不同的权重矩阵参数，调整Transformer的网络结构，从而优化分类结果，提升分类准确率。同时，因为Transformer模型的复杂度较高，采用AE自编码器对特征向量进行降维处理后送入Transformer分类器，提升分类效率。
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