cnn做eeg信号特征提取的缺点

使用CNN进行EEG信号特征提取的缺点包括以下几个方面：

1. 数据量需求高：CNN需要大量的数据来训练模型，这对于EEG信号来说可能会是一个挑战，因为EEG信号的采集通常是非常昂贵和耗时的。

2. 缺乏可解释性：CNN是一种黑盒模型，很难解释其内部的决策过程。这对于研究人员和临床医生来说可能会是一个问题，因为他们需要了解模型如何得出特定的诊断结果。

3. 时空信息丢失：EEG信号通常是一个时空信号，也就是说，信号在时间和空间上都是相关的。然而，CNN通常只关注时间上的相关性，而忽略了空间上的相关性。这可能会导致一些重要的信息丢失。

4. 对于不同实验室或设备的适应性差：不同实验室或设备的EEG信号采集方式可能存在差异，这可能会导致CNN模型的适应性差，需要重新调整或重新训练模型。

因此，虽然CNN可以用于EEG信号的特征提取，但需要考虑到以上的缺点。