一种基于立体脑电图信号的情感解码方法

一种基于立体脑电图信号的情感解码方法，涉及神经科学与人工智能。对原始脑电图数据进行数据预处理，通过频段过滤和滤波降噪去除无关成分；将连续SEEG数据划分为离散时间窗，以时间窗形式构建二维数据图，应用重叠时间窗实现数据增强；通过时间卷积提取各电极通道的时间特征，提升数据维度表征；结合通道和空间注意力模块自适应调整特征图中各通道与位置的重要性，使模型更加关注关键区域；利用构建的数据集对情感解码网络进行全监督训练，学习时间窗数据与情感的关系；使用训练好的模型对测试数据进行情感预测，计算各项解码指标。提升情感解码的准确率和速度，在情感识别、脑机接口等领域具有广泛应用前景。