基于多视图动态加权的自适应脑电信号识别方法及系统

本发明公开了基于多视图动态加权的自适应脑电信号识别方法及系统，涉及脑电信号识别技术领域，包括：对预处理后的源域EEG数据进行对齐，并在对齐后的数据基础上，采用傅里叶变换替代方法进行数据增广，生成两个不同视图的EEG数据，并训练EEG识别模型；对在线测试EEG数据进行对齐，并生成不同视图下的测试EEG数据；引入多视图EEG数据加权机制，得到测试EEG数据的置信度权重；设计了加权条件熵正则化，利用可靠的数据更新模型，使其对测试EEG数据具有较高的预测置信度；同时结合置信度权重，设计了加权边缘标签分布正则化进行更新，基于更新后的EEG识别模型实现自适应脑电信号的识别，提升了对脑电信号的识别性能。