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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明公开一种基于多视角特征表达及优选的跨任务EEG解码方法，属于脑信息解码技术领域。本发明具体包括：使用原始EEG数据作为基础输入，通过时空视角特征提取网络学习时间和空间信息；利用基于大脑电极通道的功能连通性图作为第二输入，通过空间视角特征提取网络学习电极通道间的空间信息；以及使用二维时频图像作为第三输入，通过时频域视角特征提取网络学习频谱和时间信息。最终，通过一个任务导向的特征适配网络，优选并整合这三种视角的有效特征，以提高分类的准确性。本发明结合了空间视角、时空视角和时频域视角三种特征提取网络，以构建一个综合框架，实现对不同任务EEG信号的多视角特征捕捉。
主权项：1.一种基于多视角特征表达及优选的跨任务EEG解码方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，将不同任务EEG信号送入时空视角特征提取网络提取时间和空间的联合特征；步骤二，将不同任务EEG信号通过脑电极通道构建的功能连通性图送入空间视角特征提取网络提取不同通道间的空间特征；步骤三，将不同任务EEG信号结合快速傅里叶变换STFT形成的时频图像送入时频域视角特征提取网络提取频谱和时间联合特征；步骤四，将前面步骤得到的不同视角特征通过任务导向特征适配网络根据不同任务进行特征优选并进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于多视角特征表达及优选的跨任务EEG解码方法
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