稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (4) :Temporal-Spatial Transformer

论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809423007929
论文题目：Temporal–spatial transformer based motor imagery classification for BCI using independent component analysis
论文代码：暂无

0. 引言

脑电图数据的复杂性、可变性和低信噪比在解码这些信号方面提出了重大挑战，尤其是在以与受试者无关的方式解码时。为了克服这些挑战，我们提出了一种基于transformer的方法，该方法采用自注意力过程来提取时间和空间域中的特征。为了在 MI EEG 通道之间建立空间相关性，自注意力模块通过平均所有通道的特征来定期更新每个通道。这种加权平均可提高分类准确性，并消除手动选择通道产生的伪影。此外，时间自注意力机制将全局顺序信息编码到每个