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摘要
本发明公开了一种基于在线测试时间域适应的跨受试者脑电信号分类方法,其步骤包括：1,对于原始EEG数据进行预处理,包括去除噪声、片段分割以及利用短时傅里叶变换提取时间频率特征,并获得源域数据和目标域数据；2,基于CNN网络构建源模型,学生模型,教师模型,输入数据对源模型进行训练获得预训练源模型；3.使用已有的预训发明模型初始化学生模型和教师模型；4,学生模型和教师模型在目标数据流上基于互学习策略在线调优并实现脑电信号的分类。本发明能在保护患者隐私的条件下实现对脑电信号的快速分类,从而能满足实际场景中脑电信号的分类系统的实时性需求。
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