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摘要
为了实现更高效的P300信号特征提取，提出融合Inception网络和注意力机制模块的卷积网络模型，即IncepA-EEGNet.该模型使用不同感受野的卷积层进行并行连接，增强网络提取和表达脑电信号的能力.引入注意力机制实现不同过滤器特征的权重分配，提取P300信号中的重要信息.模型在BCI Competition Ⅲ数据集Ⅱ的2个受试者数据上进行验证.与其他深度学习模型相比，IncepA-EEGNet的字符识别率在5个实验轮次后达到平均75.5%，在3个轮次后受试者B的信息传输速率达到33.44 bit/min.实验结果表明，IncepA-EEGNet有效提高了P300信号的识别精度，减少了重复试验的时间，改善了P300拼写器的实用性.
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