在脑电信号分类任务中，如何结合CNN和Transformer模型的优势，通过Grad-CAM技术实现信号特征的可视化？请详细阐述模型结构和工作流程。

在处理脑电信号分类任务时，CNN（卷积神经网络）和Transformer模型的结合能够发挥各自的优势，有效地提高模型的性能。CNN擅长提取局部特征和空间层次结构，而Transformer则能捕捉序列数据中的长期依赖关系，即全局依赖特性。

参考资源链接：[CNN+Transformer结合的新框架在运动想象脑电信号分类中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/6xq0d8ig61?spm=1055.2569.3001.10343)

具体的工作流程如下：
1. 数据预处理：首先对脑电信号进行必要的预处理，包括滤波去噪、标准化、以及时间序列切分等，以确保输入模型的数据质量。
2. 特征提取：CNN模型被用于初步提取脑电信号中的局部特征。通常，一个卷积层后会跟一个激活函数（如ReLU）和池化层，逐层提取信号的时间和空间特征。
3. 全局依赖建模：提取的特征序列随后送入Transformer模型。Transformer通过其自注意力机制对特征序列进行编码，捕捉信号的时间依赖性和全局特性。
4. 分类决策：经过CNN和Transformer处理的特征最终送入全连接层进行分类决策。此时，可利用Softmax函数获得每个类别的概率分布，以完成分类任务。
5. 特征可视化：通过Grad-CAM技术，可视化CNN中某个特定类别激活的空间映射。这一步骤可以通过计算特征图对于特定类别输出的贡献度梯度来实现，从而得到一张热力图，直观展现模型关注的脑电信号区域。

模型结构通常包括一个或多个卷积层、池化层，以及一个包含多个自注意力模块的Transformer层。最终的分类层则是一个全连接层。整个模型的训练过程涉及反向传播和参数优化，确保模型能够准确分类并有效地可视化特征。

为了深入理解这一流程并解决实际问题，建议参考以下资源：《CNN+Transformer结合的新框架在运动想象脑电信号分类中的应用》。该资源详细描述了上述模型结构和工作流程，并提供了相应的源码实现和使用指南，对于初学者和有基础的开发者都是宝贵的参考材料。

参考资源链接：[CNN+Transformer结合的新框架在运动想象脑电信号分类中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/6xq0d8ig61?spm=1055.2569.3001.10343)