基于数据增强的跨个体脑电信号解码方法、装置及设备

本发明提出了一种基于数据增强的跨个体脑电信号解码方法，其在预训练阶段对包含多个已有个体脑电信号的数据集进行预处理，将预处理后得到的真实脑电信号输入至一数据增强模型中进行生成对抗训练，并计算判别器损失以及生成器损失，并通过反向传播训练该数据增强模型；将一组随机噪声信号输入至该数据增强模型，生成多个人工脑电信号；将真实脑电信号与多个人工脑电信号输入至一解码模型，完成该解码模型的训练。得到的解码模型可用于实现跨个体脑电信号解码。本发明通过数据增强合成大量人工数据用于解码模型训练，削弱了个体特异性特征对解码模型的影响，使得解码模型能够克服个体差异，从而提升其跨个体脑电信号解码的可靠性和稳定性。