【摘 要】
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运动想象脑电信号是低信噪比的非平稳时间序列，单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道信号之间的交互特征。本文提出了一种基于多通道注意力的深度学习网络模型，该模型对预处理后的数据进行稀疏时频分解，增强了脑电信号时频特征的差异性。然后利用注意力模块在时间和空间对数据进行注意力映射，让模型可以充分利用脑电信号不同通道的数据特征。最后利用改进的时间卷积网络进行特征融合并进行分类识别。利用BCI competi
【基金项目】
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国家自然科学基金（62071328）； 天津市技术创新引导专项（基金）（21YDTPJC00540,21YDTPJC00550）；
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运动想象脑电信号是低信噪比的非平稳时间序列，单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道信号之间的交互特征。本文提出了一种基于多通道注意力的深度学习网络模型，该模型对预处理后的数据进行稀疏时频分解，增强了脑电信号时频特征的差异性。然后利用注意力模块在时间和空间对数据进行注意力映射，让模型可以充分利用脑电信号不同通道的数据特征。最后利用改进的时间卷积网络进行特征融合并进行分类识别。利用BCI competition Ⅳ-2a数据集对所提算法进行验证，结果表明所提算法可有效提升运动想象脑电信号的分类正确率，9名受试者的平均识别率为83.03%，与现有方法相比，提高了脑电信号的分类精度。所提方法增强了不同运动想象脑电数据之间的差异特征，对提升分类器性能的研究具有重要意义。
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