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申请/专利权人：湘江实验室

摘要：本发明实施例提供了一种脑电信号分类方法、键盘控制方法、电子设备及介质，涉及特征分类技术领域，其方法包括：获取脑电信号数据集，脑电信号数据集是通过实时采集用户的脑电信号得到的；采用第一特征提取策略，对脑电信号数据集进行特征提取，得到时域空域融合特征；采用第二特征提取策略，对脑电信号数据集进行特征提取，得到频域空域融合特征；将时域空域融合特征和频域空域融合特征按照预设维度进行拼接，得到拼接后的特征，拼接后的特征包括时域特征、频域特征和空域特征；对拼接后的特征通过多维注意力机制进行特征融合，并输出加权特征；对加权特征进行加权平均整合，并输出分类结果。通过本发明，可以提高脑电信号的分类精度。

主权项：1.一种脑电信号分类方法，其特征在于，包括：获取脑电信号数据集，所述脑电信号数据集是通过实时采集用户的脑电信号得到的；采用第一特征提取策略，对所述脑电信号数据集进行特征提取，得到时域空域融合特征；采用第二特征提取策略，对所述脑电信号数据集进行特征提取，得到频域空域融合特征；将所述时域空域融合特征和所述频域空域融合特征按照预设维度进行拼接，得到拼接后的特征，所述拼接后的特征包括时域特征、频域特征和空域特征；对所述拼接后的特征通过多维注意力机制进行特征融合，并输出加权特征；对所述加权特征进行加权平均整合，并输出分类结果；其中，在所述获取脑电信号数据集之后，包括：对所述脑电信号数据集进行扩增，得到扩增后的脑电信号数据集，其中，所述扩增后的脑电信号数据集的大小是所述脑电信号数据集大小的n倍，n为大于或等于2的整数；其中，所述对所述拼接后的特征通过多维注意力机制进行特征融合，并输出加权特征，包括：将所述拼接后的特征进行线性变换，得到多个注意力头，每个所述注意力头包括Q向量、K向量和V向量；对于每个注意力头，将所述Q向量和所述K向量进行点积计算，得到第一结果，并对所述第一结果进行放缩，得到每个所述注意力头的注意力分布，所述注意力分布用于表征所述注意力头的相似度；将每个所述注意力头的注意力分布乘以对应的V向量，得到每个所述注意力头的加权特征；其中，在所述将每个所述注意力头的注意力分布乘以对应的V向量，得到每个所述注意力头的加权特征之后，包括：将多个所述注意力头的加权特征进行合并，得到多个注意力头的加权特征；扩充多个所述注意力头的加权特征的纵向维度，其中，所述纵向维度包括空间信息和频率信息；使用卷积计算公式计算纵向维度注意力分数；将每个所述纵向维度注意力分数作为权重与对应的注意力头的加权特征相乘，得到相乘后的每个所述注意力头的加权特征，并执行所述对所述加权特征进行加权平均整合，并输出分类结果的步骤；其中，所述纵向维度注意力分数用于反映每个纵向维度在当前任务中的相对重要性；其中，所述使用卷积计算公式计算纵向维度注意力分数的步骤，包括：输入数据进行纵向维度扩充 ；使用卷积计算纵向维度之间的相关关系并融合输入数据 公式中的是为了避免Softmax函数的输出发生两极分化的情况，将纵向维度注意力分数应用到输入的。

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