一种基于脑电信号时空特征的跨被试跨场景迁移学习方法

本发明提供一种基于脑电信号时空特征的跨被试跨场景迁移学习方法及装置，涉及脑机接口技术领域。该方法包括：对原始脑电信号进行预处理，获得时空特征信号；根据时空特征信号，通过时间‑空间特征卷积网络进行卷积处理，获得训练阶段迁移特征数据；使用训练阶段迁移特征数据对Transformer模型进行训练，获得脑电迁移学习模型；获取学习阶段脑电信号；对学习阶段脑电信号进行预处理以及卷积处理，获得学习阶段迁移特征数据；根据训练阶段迁移特征数据以及学习阶段迁移特征数据，对时间‑空间特征卷积网络以及脑电迁移学习模型进行更新；根据学习阶段脑电信号，基于更新卷积网络以及更新迁移学习模型进行迁移学习。本发明是一种基于脑电信号时空特征的高效且稳定的跨被试跨场景的迁移学习方法。