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一种基于通道注意力和多尺度时域卷积的运动想象脑电信号分类方法属于计算机软件领域。针对脑电信号信噪比低导致特征提取困难的问题，提出一种基于EEGNet改进的网络模型，简称“MCA‑EEGNet”。首先，使用并行多尺度的时间卷积层代替EEGNet模型中的普通卷积层，以更好地进行特征提取，从而提高分类准确率。同时添加通道注意力模块ECA，使网络训练时更加关注与输入数据相关度高的通道信息，从而进一步提高模型的鲁棒性。相比较EEGNet模型，本发明提出的分类方法更能有效地提升对运动想象脑电信号的特征提取和分类性能。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111606161.1
Filing Date： 2021-12-25
Publication Date： 2024-05-31
Pub. No.： CN114266276B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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