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公开(公告)号:CN117113269A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310965817.1
申请日:2023-08-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06F3/01
Abstract: 本发明属于脑电信号技术领域,具体涉及一种基于多尺度卷积和Transformer的运动想象识别方法、系统,以及运动想象脑电信号的解码设备。该识别方法包括如下步骤:S1:对原始脑电信号进行带通滤波和z‑score标准化。S2:通过CSP空域滤波器提取空域特征。S3:构建空间自注意力机制并实现特征通道加权。S4:利用通道卷积和多尺度卷积对加权后的数据进行处理。S5:采用平均池化层将融合特征划分为多个特征切片。S6:构建多头注意力机制提取全局特征。S7:对自注意力模块的输出进行全局平均池化得到精炼特征。S8:对输出进行层归一化后连接到全连接层,通过Softmax函数得到不同类别的预测概率。本发明解决了现有运动想象脑电信号解码的精度较低,实时性不足的问题。