一种基于多粒度组合的Transformer的脑电解译方法

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正文
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一种基于多粒度组合的Transformer的脑电解译方法
申请号:CN202510393705
申请日期:2025-03-31
公开号:CN120336805A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于多粒度组合的Transformer的脑电解译方法,包括如下步骤:步骤1:从原始脑电信号中获取微分熵特征xe;步骤2:使用空间特征提取Transformer获得脑电区域的空间特征;步骤3:使用浅层时间特征提取模块提取获得脑电信号的时间特征;步骤4:使用细粒度卷积模块,提取细粒度时间特征;步骤5:使用自注意力(SA)和引导注意力(GA)来优化生成的多级信息,得到脑电活动所对应的情绪标签;该方法在提取细粒度和利用电极的空间特征上实现了显著进步,通过加入空间特征提取以及时间特征提取操作,提高算法效率,有效解决了空间特征利用不足等问题,确保了解码的准确率。
技术关键词
原始脑电信号 空间特征提取 卷积模块 特征提取模块 输出特征 神经网络激活函数 电解 sigmoid函数 注意力机制 浅层特征提取 变压器结构 概率密度函数 多层感知器 嵌入特征 采样率 上采样 批量
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