一种时空特征融合的脑电虚拟通道信号生成方法及系统

本发明公开了一种时空特征融合的脑电虚拟通道信号生成方法及系统，创新性地设计了一种时域和空间域特征融合，以及时空特征一致性约束的多层卷积神经网络，通过迁移学习，由少通道脑电信号生成多个虚拟通道脑电信号。网络包括时域特征提取模块与空间域特征提取模块，既能利用各通道脑电信号的时域特征，又能获取各通道之间的关联性特征，即实现脑电信号的时空特征融合，提高网络的学习与表达能力；所设计的复合损失函数，综合考虑了时域、频域局部损失，以及分布一致性全局损失，能更全面准确地评估原始信号与生成信号的一致性，指导网络训练，提升网络性能。本发明有效解决了便携式脑电检测仪采集的脑区信号较少、信息不充分所带来的问题。