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一种基于多头自注意力机制和并行卷积的运动想象脑电信号分类方法，属于计算机软件领域。针对脑电信号信噪比低导致特征提取困难的问题，提出一种基于EEGNet改进的网络模型，简称EEG‑MATCNet。首先，使用并行卷积层对原始脑电信号进行初步的特征提取，不同尺度的卷积核能够提取不同步长的时间特征。同时通过多头自注意力机制计算各个电极之间脑电信号的注意力权重，使网络训练时更好得提取空间特征。此外，通过时间卷积网络提升了卷积核的感受野，让模型能够提取更高级的时间特征。经过实验证明，本发明提出的分类方法更能有效地提升对运动想象脑电信号的特征提取和分类性能。
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