面向负荷检测的脑电信号表示学习方法及装置

本发明涉及人工智能、脑机接口、人机交互技术领域，特别涉及一种面向负荷检测的脑电信号表示学习方法及装置，其中，方法包括：将时间序列脑电信号片段分割成多个非重叠脑电信号短片段，对其进行连续小波变换，生成二维脑电信号时频图；将二维脑电信号时频图编码为多个不重叠补丁块，输入线性嵌入层中预处理，获得预处理后的多个不重叠补丁块；利用预处理后的多个不重叠补丁块对预先构建的分层变换网络模型进行训练，获得脑电信号时频图变换网络模型，进而可以利用其进行负荷检测，得到负荷等级。由此，解决了现有EEG分析技术无法高效地学习EEG信号的表示导致负荷检测效率不高等问题。