摘要
本发明公开了一种自适应频谱掩码的脑电信号跨会话解码方法、介质和设备,用于解决运动想象脑电信号因非平稳性导致的跨会话泛化能力不足问题。该方法包括:对输入的脑电信号进行频域分解得到频谱;计算幅度谱并通过滑动平均动态更新全局平均谱;利用可学习权重矩阵对全局平均谱进行加权,生成加权幅度谱;基于可学习阈值参数进行阈值筛选,得到稀疏掩码;对掩码归一化后作用于原始频谱,实现频域特征的自适应增强与噪声抑制;最后通过时域重建和分类器输出预测结果,并端到端优化频谱掩码参数与分类器参数。本发明通过动态频域筛选机制,自动捕捉跨会话稳定的特征成分,无需依赖目标会话数据即可提升模型泛化性能。
技术关键词
运动想象脑电信号
解码方法
傅里叶变换函数
计算机程序指令
分类器参数
动态更新
卷积注意力网络
损失函数优化
学习分类器
分类器模型
特征提取网络
存储计算机程序
噪声抑制
频域特征
处理器
矩阵
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