在运动想象脑电信号分类中，如何巧妙结合CNN和Transformer模型以捕捉信号的局部特征与全局依赖，并通过Grad-CAM实现分类结果的可视化分析？

为了深入理解运动想象脑电信号并进行有效分类，研究者们经常面临如何结合CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局依赖捕捉能力的挑战。结合CNN和Transformer模型是一种创新的研究方向，可以有效提升分类准确度。在实际操作中，CNN首先通过卷积层来提取信号的局部时间空间特征，这些特征对于识别脑电信号中的特定运动想象模式至关重要。随后，Transformer利用其自注意力机制处理CNN提取的特征，捕捉这些局部特征之间的全局依赖关系。这样的结合策略使模型能够更好地理解脑电信号的复杂结构。在此基础上，引入Grad-CAM技术可以对模型的决策过程进行可视化分析。通过计算特定层的梯度信息并映射到输入数据上，Grad-CAM能够突出显示哪些脑电信号特征对模型作出特定预测的影响最大，进而为研究者提供直观的分析工具。具体到代码实现，首先需要构建CNN模型并进行初步训练以提取特征，然后将这些特征输入到Transformer模型中，最后应用Grad-CAM算法来生成可视化图。这项研究不仅提升了分类效率，而且为BCI系统的发展提供了新的视角。为了获得更深入的理解，建议参考《运动想象脑电分类新视角：CNN与Transformer联合框架》。这本资料提供了联合框架的设计与实现细节，并通过实例展示了如何应用该框架以及如何使用Grad-CAM技术进行脑电信号的可视化分析，对于希望在脑电信号处理和深度学习领域取得突破的研究者来说，是一个宝贵的参考资料。

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)