【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于混合神经网络的脑电信号分类方法，属于脑机接口。
技术介绍
1、脑机接口技术是一种依托于脑科学发展起来的新兴技术，在医疗，教育等领域发挥着越来越重要的作用。脑机接口技术包含着运动想象，稳态视觉诱发电位等多个研究方向，而运动想象与外部医疗器械地结合帮助肢体运动障碍患者实现残障肢体康复方面的应用也越来越多。
2、运动想象脑电信号指的是人想象自己某些部位进行运动，比如手部运动，双腿运动等，这样在想象的过程中，会刺激到大脑皮层的相应位置，从而产生与其他活动不同的特有脑电信号。运动想象康复训练一般通过设计运动想象方式、脑电帽获取脑电信号（即egg信号）、算法实现脑电信号解码实现对于患者运动意图的识别，最后将识别信号传递给外部辅助医疗器械实现肢体运动。
3、由上可见，如何通过脑电信号对患者运动意图进行识别是脑机接口技术的重要环节。目前多采用深度学习方法对脑电egg信号进行分类，可以解决eeg非线性预测的问题。在众多深度学习方法中，transformer模型的注意力机制可以有效地从长序列中提取特征的相关性并...
【技术保护点】
1.一种基于混合神经网络的脑电信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于混合神经网络的脑电信号分类方法，其特征在于：所述编码模块还用于将运动想象的脑电信号序列采用不同的卷积核，并结合不同的填充值和步长值，生成长度相同的多个第三特征序列，并将上述多个第三特征序列进行线性组合后，作为第一特征序列。
3.根据权利要求1或2所述的基于混合神经网络的脑电信号分类方法，其特征在于：对混合神经网络模型进行训练时，包括预训练和迁移训练；其中，迁移训练时，将所述Transformer模块得到的第一特征向量直接输入分类模块。
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