CNN+Transformer结合的新框架在运动想象脑电信号分类中的应用

资源摘要信息:"本项目是一篇本科毕业设计，主题为基于Transformer的运动想象脑电信号分类，采用CNN+Transformer框架进行深度学习建模。在这个项目中，卷积神经网络（CNN）被用来提取脑电信号的局部时间空间特征，而Transformer则负责提取全局依赖特性。此项目的创新点在于引入了Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）技术对脑电地形图进行可视化，这不仅有助于理解模型的决策过程，也为脑电信号的解释和可视化提供了新的视角。 项目简介如下： 1. 项目源码由个人精心制作，并经过严格的测试以确保功能的可靠性，平均答辩评分高达96分，显示出项目的高质量和实用性。 2. 该代码适用于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的在校学生、教师以及企业员工，可作为学习材料或实际项目开发的参考。 3. 即使是初学者，也可以利用该项目进行学习，提升专业技能，同时，有基础的开发者可以在此基础上进行改进和创新，以开发出适应不同需求的应用程序。 注意事项： - 下载资源后，请首先查看README.md文件，以获取项目说明和使用指南。 - 所有资源仅供学习和研究目的使用，禁止用于商业用途。 从技术角度讲，本项目融合了CNN和Transformer两种深度学习模型的优势： - CNN（卷积神经网络）是深度学习中的一个核心算法，尤其擅长于图像识别、视频分析等涉及空间维度的任务，它能够有效地从数据中提取局部特征并保持空间层次结构。 - Transformer模型最初是为处理自然语言处理任务而设计的，其核心是自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够捕捉到序列数据中的长期依赖关系，即全局依赖特性。 在脑电信号分类任务中，CNN首先对脑电信号进行处理，提取出与运动想象相关的局部时间空间特征，而Transformer则进一步处理这些特征，捕捉信号中的全局时间依赖关系，增强了模型的表达能力。这种组合使得模型能更好地理解复杂的脑电信号模式，提高了分类的准确性。 Grad-CAM技术的引入则提供了对CNN模型决策过程的可解释性。通过Grad-CAM，研究者可以直观地看到脑电信号中哪些部分对模型的输出决策产生了重要影响，这不仅有助于评估模型的性能，还能为神经科学的研究提供辅助工具，有助于理解大脑活动与运动想象之间的关联。 综上所述，本项目是一个结合了最新深度学习技术和脑电图信号处理的综合性项目，具有较高的学术价值和应用前景。它不仅为相关专业的学生和研究人员提供了一个优秀的学习和研究平台，同时也为未来的应用开发和技术创新打下了坚实的基础。"