一种基于多尺度卷积与双重注意力机制的脑电疲劳识别方法

本发明公开了一种基于多尺度卷积与双重注意力机制的脑电疲劳识别方法，属于脑电信号分析与疲劳检测技术领域。所述方法包括：对多通道脑电信号进行预处理及数据整合，采用小波包分解提取子频带能量，并映射至δ、θ、α、β四个频段；构建通道×频段×时间步的数据矩阵，输入多尺度卷积神经网络提取时域特征；引入空间注意力机制，增强关键通道响应；经LSTM网络建模时序特征，并加入频率注意力机制，突出疲劳相关频段。本发明所提方法显著增强了对脑电信号时间依赖性与空间频段相关性的建模能力，实现了对疲劳状态特征的深层挖掘。该模型无需先验知识即可实现高效、精准的疲劳识别，适用于复杂环境下的脑电智能监测场景。