一种运动状态分类方法、装置、电子设备及存储介质

本发明公开了一种运动状态分类方法、装置、电子设备及存储介质，属于脑电信号处理技术领域。方法包括：对原始脑电信号通过经验模态分解得到个分解分量，并滤除不满足预设频率范围的分解分量，滤波后得到个分解分量；通过OVR‑CSP算法对分解分量进行线性变换，得到经过分解滤波和空间滤波的脑电信号；将脑电信号中各向量输入基于Transformer的多任务学习网络模型中，得到多任务分类结果；其中，基于Transformer的多任务学习网络模型包括一个编码器和个解码器，且个解码器共用一个自注意力值，表示任务数。如此，本发明能够同时提取脑电信号在分解域和空间域的信息，并且能够针对不同情况采用特定的任务流，以达到更准确的分类效果。