基于贝叶斯网络模型的脑电信号压缩编码方法及设备

本申请公开一种基于贝叶斯网络模型的脑电信号压缩编码方法及设备，方法通过获取待对齐的原始脑电数据并进行预处理，获取标准脑电数据和标签信息；根据标准脑电数据对应的时间点信息和通道信息，构建脑电数据矩阵并输入至预设的卷积神经网络，输出脑电数据矩阵对应的全局特征；将全局特征输入至预设的广义低秩近似分解模型,以分解为低秩分量和稀疏分量，分别对低秩分量和稀疏分量进行特征选取，分别计算输出的低秩特征通道数据和稀疏特征通道数据与预设的专家知识数据的相似度信息，根据相似度信息在低秩特征通道数据和稀疏特征通道中确定目标特征通道数据；根据迭代特征对齐算法对目标特征通道数据进行跨域数据的特征分布对齐。