在研究中，如何将CNN和Transformer模型结合起来进行运动想象脑电信号的分类，并使用Grad-CAM技术进行分类结果的可视化分析？

在深度学习领域，联合使用CNN和Transformer模型对于提取和分析复杂的脑电信号特征具有巨大潜力。CNN在捕捉局部特征方面表现出色，而Transformer则擅长于处理全局依赖关系。要将这两种模型结合起来进行运动想象脑电信号的分类，并使用Grad-CAM技术进行可视化，可以遵循以下步骤：

参考资源链接：[运动想象脑电分类新视角：CNN与Transformer联合框架](https://wenku.csdn.net/doc/6168xqao8p?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，通过CNN模型提取脑电信号的局部特征。CNN可以自动从原始信号中学习到时间和空间上的局部依赖关系，这通常是通过一系列的卷积层实现的。在预处理阶段，将脑电信号数据转换成适合CNN处理的格式，例如2D时间序列图像，然后通过多个卷积层和池化层提取特征。

随后，将CNN提取的特征输入到Transformer模型中。Transformer模型通过自注意力机制捕捉长距离的依赖关系，这对于理解不同脑区活动的交互尤为重要。这可以通过构建编码器和解码器结构的Transformer模型来实现，其中编码器部分用于学习全局依赖关系。

分类任务完成后，为了更好地理解模型的决策过程，可以采用Grad-CAM技术。Grad-CAM通过计算网络中特定层的梯度信息，然后将这些梯度信息加权映射到脑电地形图上，从而突出显示对预测结果贡献最大的区域。这不仅有助于验证模型的性能，还为研究者提供了直观的分析工具，以理解哪些脑区的活动与特定的运动想象任务相关。

在实施上述步骤时，可以参考《运动想象脑电分类新视角：CNN与Transformer联合框架》这一资源。该资源详细介绍了如何结合CNN和Transformer进行脑电信号的特征提取，并利用Grad-CAM技术对分类结果进行可视化，适合希望深入理解相关技术和方法的读者。

总结来说，通过CNN和Transformer的结合使用以及Grad-CAM的可视化分析，可以有效提升运动想象脑电信号分类的准确性和可解释性。这对于推动脑-机接口技术的发展具有重要意义。

参考资源链接：[运动想象脑电分类新视角：CNN与Transformer联合框架](https://wenku.csdn.net/doc/6168xqao8p?spm=1055.2569.3001.10343)