一种基于生理先验引导和跨尺度信息融合的脑电分类方法、系统、电子设备及存储介质

本发明公开了一种基于生理先验引导和跨尺度信息融合的脑电分类方法、系统、电子设备及存储介质，脑电分类方法包括：获取声音刺激数据，对声音刺激数据进行匹配处理使在物理特性上具有一致性；对采集的脑电数据进行预处理；将脑电数据分为测试集和训练集，确定模型训练的超参数；通过CNN和Transformer并行的结构对训练集脑电数据进行特征提取；通过分类器模块对提取的特征进行分类，分类器训练与验证。本发明融合了Transformer的全局特征提取能力和CNN的局部特征捕捉能力，通过多层级生理先验特征引导方法，将不同层次的大脑状态数据进行提取融合作为分类特征集，有效提升了分类准确度。