如何利用Transformer和CNN模型结合技术，实现对脑电信号的分类与特征提取，并通过Grad-CAM进行可视化？请详细说明模型结构和工作流程。

想要深入理解如何结合Transformer和CNN模型处理脑电信号，以及如何应用Grad-CAM进行可视化，建议你详细阅读《CNN+Transformer结合的新框架在运动想象脑电信号分类中的应用》这篇资料。这份资料对整个模型架构和工作流程进行了详尽的描述，并提供了实操案例，能够帮助你解决当前问题。

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)

首先，我们采用CNN来提取脑电信号中的局部特征，CNN通过其卷积层能够有效地从信号中提取时空特征，并保持信号的空间层次结构。接着，Transformer模型介入，通过其自注意力机制对CNN提取的特征进行处理，捕捉信号中的全局时间依赖关系，进一步增强了模型的表达能力。这样CNN和Transformer共同工作，可以从不同维度对脑电信号进行深层次的学习和分类。
为了提高模型的可解释性，引入了Grad-CAM技术，该技术能够提供模型决策过程的可视化，直观显示哪些脑电信号部分对分类结果起了重要作用。通过这种方式，研究者不仅能够评估模型的性能，还可以为神经科学的研究提供辅助工具，理解大脑活动与运动想象之间的关联。
如果你对这种结合CNN和Transformer进行脑电信号处理的方法感兴趣，并希望进一步掌握Grad-CAM技术的应用，这份资料是你的不二之选。它不仅详细介绍了模型结构和工作流程，还通过具体的案例分析，帮助你构建出能够高效分类和特征提取的模型，并实现结果的直观可视化。

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)