本发明公开了一种基于Transformer引导卷积神经网络的脑电分类方法,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；2,建立基于Transformer引导卷积神经网络的深度学习模型,初始化网络参数；3,输入数据对网络进行训练,优化网络参数,获得最优分类模型用于实现脑电信号的分类。本发明能够显著提升脑电信号分类准确率,从而提升脑电信号在医疗等领域中的应用价值。
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