基于多头注意力机制的多源干扰下多模态脑电分类方法

本发明公开了基于多头注意力机制的多源干扰下多模态脑电分类方法，涉及脑电信号处理技术领域；该方法包括如下步骤：同步采集运动想象、稳态视觉诱发及事件相关电位的三类脑电模态信号，并同步获取多源干扰数据；对多模态信号数据进行数据预处理；分别提取各脑电模态的时域、频域及空间域三维特征，同时量化干扰数据的物理特征；将三类脑电模态的多域特征作为并行查询向量，多源干扰特征作为键值向量，通过分层注意力机制动态分配干扰抑制权重，生成抗干扰增强的多模态融合特征；将多模态融合特征通过门控循环单元与时域注意力模块处理，输出多模态分类结果，并在线学习更新权重。本发明可以为复杂环境下的脑控交互系统提供鲁棒解码方案。