摘要
本发明提供一种跨会话运动想象脑电信号分类识别方法,利用可变形卷积的动态感受野聚焦时间轴上的关键点,引入空间移位注意力架构增强网络在空间维度上的特征提取能力,能够同时保留并高效提取时间特征和空间特征以实现跨会话的高效识别。步骤包括:可变形时间卷积模块通过生成偏移量张量动态调整卷积核在时间轴上的采样位置,对不规则偏移位置进行采样,完成时间序列非均匀特征的自适应提取;空间移位注意力架构通过空间移位MLP模块扩展通道并均分后对部分特征图移位,经分散注意力模块生成注意力权重融合特征,完成通道间信息交互与空间特征融合的自适应处理;将时域特征和空间特征进行特征融合与分类决策,输出分类结果。
技术关键词
识别方法
注意力
全局平均池化
双线性插值方法
卷积模块
可变形卷积神经网络
通道
运动想象脑电信号
线性插值运算
时域特征提取
采样点
融合特征
时间序列特征
特征提取能力
非线性
动态
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