一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法

本发明请求保护一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法。首先对采集到的脑电数据进行滤波和归一化对脑电信号进行去噪，以提高信号质量；然后使用数据翻转、通道交换和裁剪等操作捕获信号中的潜在特征模式；接着设计了一种神经网络框架对增强的信号和原始信号进行特征提取和耦合；通过特征嵌入的学习与耦合，本发明能够在低维嵌入空间中将神经模式相似的样本聚集，同时有效分离不同神经模式的样本，从而提高脑电信号分类的准确性和鲁棒性。