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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：本发明公开了基于Mamba模型的一种SSVEP信号分类方法，包括以下步骤：利用FFT将SSVEP脑电数据转换为复谱表示并对不同通道的数据进行组合；将处理后的数据输入Mamba模型，进行特征学习以获得得到数据的特征表示；将得到的特征表示输入到多层感知器中，完成对SSVEP脑电信号的分类。本发明提出了一种用于SSVEP信号分类的深度学习模型SSVEPMamba，其中采用了Mamba模型用于从通道维度提取特征并对每个通道上的特征进行融合，使用SSM模块进行处理特征并捕捉序列数据中的长期依赖关系，最后使用多层感知器模块，对提取的输入特征进行连续的细化，得到最后的分类结果。本发明实验结果验证了SSVEPMamba模型在对SSVEP信号分类的有效性，提高了对SSVEP信号分类的准确率。
主权项：1.基于Mamba模型的一种SSVEP信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用FFT将SSVEP脑电数据转换为复谱表示并对不同通道的数据进行组合；S2、将转换和组合后的数据输入Mamba模型，进行特征学习以获得数据的特征表示；S3、将Mamba模型提取的特征表示输入到多层感知器中，完成对SSVEP脑电信号的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 基于Mamba模型的一种SSVEP信号分类方法
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