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融合注意力的双分支时空卷积脑电识别网络
1
作者
谷学静
周记帆
郭志斌
《现代电子技术》
北大核心
2025年第18期159-164,共6页
针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题,提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题,提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强;然后将数据输入到特征提取网络中,采用双分支...
针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题,提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题,提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强;然后将数据输入到特征提取网络中,采用双分支结构同时提取时间和空间特征。时间分支上,采用多尺度时序卷积提取不同尺度下的时间特征;空间分支上,使用深度可分离卷积提取深层次的空间特征。最后,采用注意力机制为融合特征动态分配权重。与其他方法的对比结果表明,所提出的网络模型具有较好的分类性能和泛化能力。
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关键词
脑电信号
运动想象
多尺度时序卷积
双分支结构
数据增强
注意力机制
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职称材料
题名
融合注意力的双分支时空卷积脑电识别网络
1
作者
谷学静
周记帆
郭志斌
机构
华北理工大学电气
工程
学院
唐山市数字媒体工程研究中心
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第18期159-164,共6页
基金
唐山市沉浸式虚拟环境基础仿真团队项目(18130221A)。
文摘
针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题,提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题,提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强;然后将数据输入到特征提取网络中,采用双分支结构同时提取时间和空间特征。时间分支上,采用多尺度时序卷积提取不同尺度下的时间特征;空间分支上,使用深度可分离卷积提取深层次的空间特征。最后,采用注意力机制为融合特征动态分配权重。与其他方法的对比结果表明,所提出的网络模型具有较好的分类性能和泛化能力。
关键词
脑电信号
运动想象
多尺度时序卷积
双分支结构
数据增强
注意力机制
Keywords
EEG signal
motor imagery
multi-scale temporal convolution
dual-branch structure
data augmentation
attention mechanism
分类号
TN911.7-34 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合注意力的双分支时空卷积脑电识别网络
谷学静
周记帆
郭志斌
《现代电子技术》
北大核心
2025
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