cnn在eeg信号分类的缺点

使用卷积神经网络（CNN）对EEG信号进行分类的缺点主要包括以下几点：

1. 数据量不足：相比于图像数据，EEG信号的数据量很小，因此CNN难以充分利用这些数据进行训练和学习。

2. 多通道信号处理：EEG信号通常是多通道的，而CNN处理多通道信号的能力相对较弱。

3. 时间序列处理：EEG信号是一种时间序列信号，CNN主要是针对空间上的特征提取，对于时间序列特征提取的能力相对较弱。

4. 缺乏对特定EEG波形的敏感性：EEG信号中包含多种波形，如α、β、θ等，CNN在处理时缺乏对特定波形的敏感性，难以充分地提取波形相关的特征。

因此，在使用CNN对EEG信号进行分类时需要注意这些缺点，并尝试使用其他的方法来补充。