基于全局注意力的Gam-EEGNet在SSVEP分類中的應(yīng)用

摘要： 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)作為腦機(jī)接口(BCI)系統(tǒng)中的重要信號(hào)類型，因其高穩(wěn)定性和易操作性而廣泛應(yīng)用于BCI研究。在過(guò)去的研究中，已有許多方法在SSVEP信號(hào)分類中取得了顯著進(jìn)展，但依然面臨著信噪比低、信號(hào)非平穩(wěn)性和個(gè)體差異大的挑戰(zhàn)。為進(jìn)一步提升SSVEP分類的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，本文提出了一種結(jié)合全局注意力機(jī)制與緊湊腦電網(wǎng)絡(luò)(EEGNet)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——Gam-EE... （共8頁(yè)）