Abstract：
针对传统手工制作脑电（EEG）信号特征所带来的性能较差问题，提出了一种基于深度学习的脑电特征检测方法。采用EEG片段分割和带通滤波作为数据预处理方法，并结合卷积神经网络与Transformer自动地提取脑电信号特征，进而利用10折交叉验证训练模型以评估其有效性。同时以CHB-MIT数据集对所提出的方法进行验证，得到了该方法对癫痫脑电信号的分类平均准确率为98.51%，平均灵敏度为98.13%，平均特异性则为98.93%。实验结果表明，所提方法避免了繁琐的特征提取过程，能够有效完成脑电信号的自动检测及分类任务。
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电子设计工程
Year： 2024
Issue： 15
Volume： 32
Page： 156-160
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