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申请/专利权人：成都信息工程大学;四川省计算机研究院
摘要：本发明公开了一种基于MSFF‑SENet的运动想象脑电图解码方法，包括：S1、构建MSFF‑SENet模型；其中，MSFF‑SENet模型包括多尺度时空块、多尺度时间块、PSD‑Conv块、SE特征融合块和分类块；S2、构建EEG信号数据集，对MSFF‑SENet模型进行训练；S3、将预处理的EEG信号输入至MSFF‑SENet模型中，获得运动想象脑电图解码分类结果。本发明提出了一种新的MSFF‑SENet模型，其相较于常见的时空模型更为敏感且准确地捕获MI‑EEG数据中的时间和多光谱特征。
主权项：1.一种基于MSFF-SENet的运动想象脑电图解码方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建MSFF-SENet模型；其中，MSFF-SENet模型包括多尺度时空块、多尺度时间块、PSD-Conv块、SE特征融合块和分类块；S2、构建EEG信号数据集，对MSFF-SENet模型进行训练；S3、将预处理的EEG信号输入至MSFF-SENet模型中，获得运动想象脑电图解码分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 四川省计算机研究院 一种基于MSFF-SENet的运动想象脑电图解码方法
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