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作者：谷学静;周记帆;郭志斌;
单位：华北理工大学电气工程学院;唐山市数字媒体工程研究中心;
摘要：针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题，提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题，提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强；然后将数据输入到特征提取网络中，采用双分支结构同时提取时间和空间特征。时间分支上，采用多尺度时序卷积提取不同尺度下的时间特征；空间分支上，使用深度可分离卷积提取深层次的空间特征。最后，采用注意力机制为融合特征动态分配权重。与其他方法的对比结果表明，所提出的网络模型具有较好的分类性能和泛化能力。
关键词：脑电信号;;运动想象;;多尺度时序卷积;;双分支结构;;数据增强;;注意力机制
基金资助：唐山市沉浸式虚拟环境基础仿真团队项目(18130221A)
