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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种基于特征融合的运动想象脑电图分类方法及装置，其方法包括：将预处理后的脑电图信号输入基于卷积神经网络构建的第一提取模块中，得到所述第一提取模块输出的经过局部注意力引导的第一特征图；将预处理后的脑电图信号输入基于长短时记忆网络构建的第二提取模块中，得到所述第二提取模块输出的经过全局自注意力引导的第二特征图；将所述第一特征图和所述第二特征图进行特征融合后进行分类，得到所述运动想象脑电图的分类结果。本发明通过对基于CNN和LSTM提取出的脑电图信号特征融合后分类，兼顾了不同网络的优点，降低了冗余信息对分类的影响，提高了在跨被试场景下的稳定性以及分类结果的准确率。
主权项：1.一种基于特征融合的运动想象脑电图分类方法，其特征在于，包括：将预处理后的脑电图信号输入基于卷积神经网络构建的第一提取模块中，得到所述第一提取模块输出的经过局部注意力引导的第一特征图；将预处理后的脑电图信号输入基于长短时记忆网络构建的第二提取模块中，得到所述第二提取模块输出的经过全局自注意力引导的第二特征图；将所述第一特征图和所述第二特征图进行特征融合后进行分类，得到所述运动想象脑电图的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于特征融合的运动想象脑电图分类方法及装置
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