一种基于多尺度卷积和Transformer的运动想象识别方法、系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明属于脑电信号技术领域，具体涉及一种基于多尺度卷积和Transformer的运动想象识别方法、系统，以及运动想象脑电信号的解码设备。该识别方法包括如下步骤：S1：对原始脑电信号进行带通滤波和z‑score标准化。S2：通过CSP空域滤波器提取空域特征。S3：构建空间自注意力机制并实现特征通道加权。S4：利用通道卷积和多尺度卷积对加权后的数据进行处理。S5：采用平均池化层将融合特征划分为多个特征切片。S6：构建多头注意力机制提取全局特征。S7：对自注意力模块的输出进行全局平均池化得到精炼特征。S8：对输出进行层归一化后连接到全连接层，通过Softmax函数得到不同类别的预测概率。本发明解决了现有运动想象脑电信号解码的精度较低，实时性不足的问题。

《一种基于多尺度卷积和Transformer的运动想象识别方法、系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023109658171，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为刘磊;范存航;吕钊;杨帆;陈振;宋逊;张云海，申请日期为2023-08-02，公开（公告）日期为2025-08-12，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/25 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于脑电信号技术领域，具体涉及一种基于多尺度卷积和Transformer的运动想象识别方法、系统，以及运动想象脑电信号的解码设备。该识别方法包括如下步骤：S1：对原始脑电信号进行带通滤波和z‑score标准化。S2：通过CSP空域滤波器提取空域特征。S3：构建空间自注意力机制并实现特征通道加权。S4：利用通道卷积和多尺度卷积对加权后的数据进行处理。S5：采用平均池化层将融合特征划分为多个特征切片。S6：构建多头注意力机制提取全局特征。S7：对自注意力模块的输出进行全局平均池化得到精炼特征。S8：对输出进行层归一化后连接到全连接层，通过Softmax函数得到不同类别的预测概率。本发明解决了现有运动想象脑电信号解码的精度较低，实时性不足的问题。

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