运动想象脑电分类新视角：CNN与Transformer联合框架

资源摘要信息:"基于Transformer的运动想象脑电信号分类方法，采用了CNN和Transformer两种深度学习模型相结合的框架。该方法利用CNN提取脑电信号的局部时间空间特征，而Transformer则用于捕捉脑电信号中的全局依赖关系。在模型的创新点上，引入了Grad-CAM技术进行脑电地形图的可视化分析，这不仅有助于理解模型的决策过程，还能为研究者提供直观的分析工具。该毕业设计适合初学者和希望深入学习跨领域技术的人群，可以作为毕业设计、课程设计、大作业、工程实训以及项目的初期立项使用。" 知识点详细说明: 1. 脑电信号(Brain-Computer Interface, BCI)：脑电信号是指大脑皮层神经元活动产生的电位变化，通常通过脑电图(EEG)仪器采集。运动想象(Motor Imagery)是指用户在大脑中想象执行某项运动，而实际上并不进行实际的物理运动。在BCI系统中，运动想象的脑电信号可用于控制外部设备或进行交流。 ***N(卷积神经网络, Convolutional Neural Networks)：CNN是一种深度学习模型，特别擅长于处理具有网格结构的数据，例如图像。它能够通过卷积层自动提取局部特征，适用于图像识别、视频分析和信号处理等领域。在脑电信号分类中，CNN可以用来提取信号的局部时间空间特征，帮助模型识别不同类型的运动想象。 3. Transformer模型：Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的深度学习模型，最初在自然语言处理(NLP)领域取得巨大成功。它能有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系，并在图像识别、语音识别等跨模态任务中展示出优异性能。在本项目中，Transformer被用来提取脑电信号中的全局依赖关系，即长距离时间序列之间的相互作用，这有助于提高分类的准确度。 4. Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)：Grad-CAM是一种可视化技术，用于理解深度神经网络作出特定预测的原因。它通过反向传播算法计算出网络中特定层的梯度信息，进而加权并映射到输入数据上，从而突出显示对输出预测贡献最大的区域。在本研究中，Grad-CAM用于脑电地形图的可视化，帮助研究人员理解模型的决策依据，并对脑电信号进行直观的解释。 5. 脑电地形图：脑电地形图是一种视觉工具，它通过颜色编码将脑电信号的强度分布映射到头皮表面。这种图示能够帮助研究者和医生快速地识别大脑活动的模式，并能够直观展示脑电信号的活跃区域。在本项目中，Grad-CAM技术与脑电地形图相结合，提供了一种新的视角来观察和分析脑电信号。 6. 深度学习模型在脑电分类中的应用：深度学习模型因其强大的特征提取能力和复杂的非线性建模能力，在脑电信号分类任务中展现了出色的表现。本项目将CNN和Transformer结合在一起，分别利用它们在处理局部特征和全局关系上的优势，为运动想象脑电信号的准确分类提供了一个新的研究方向。 7. 毕业设计和科研项目应用：本项目不仅适合作为学习者的毕业设计项目，还能够作为科研项目的起点。通过构建和训练CNN+Transformer框架，学习者可以深入了解深度学习模型的构建、训练和优化过程，并学习如何将这些模型应用于实际问题的解决中，如脑电信号处理和BCI系统开发。 通过上述知识点的介绍，可以看出本项目综合了深度学习的前沿技术和脑电信号处理的最新研究，为学习者提供了一个理论与实践相结合的学习平台。