运动想象 (MI) 分类学习系列 (5) :WTS-CC

论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10065454
论文题目：EEG-Channel-Temporal-Spectral-Attention Correlation for Motor Imagery EEG Classification
论文代码：无

0. 引言

如何从复杂的脑电图（EEG）信号中正确识别各种特征及其相应的动作是一项具有挑战性的技术。然而，目前大多数方法没有考虑空间、时间和频谱域的脑电特征信息，这些模型的结构不能有效地提取判别特征，导致分类性能有限。针对这一问题，我们提出了一种新的文本运动图像脑电判别方法，即基于小波的时间-频谱-注意力相关系数（WTS-CC），以同时考虑这些特征及其在空间、脑电通道、时间和频谱领域的权重。初始时间特征提取 （iTFE） 模块提取 MI EEG 信号的初始重要时间特征。然后提出深度脑电通道注意力（DEC）模块，根据每个脑电