基于内容自适应小波特征与判别式层次原型对齐的跨被试脑电解码网络
Content-adaptive wavelet features and discriminative hierarchical prototype alignment for cross-subject EEG decoding
1. 长春理工大学 生命科学技术学院, 长春 130022
2. 中国科学技术大学（苏州）生物医学工程学院 生命科学与医学部, 江苏 苏州 215163
3. 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所, 江苏 苏州 215163
摘要
跨被试运动想象脑电信号解码受到非平稳性、特征分布不一致等因素的影响，导致模型泛化能力不足。为缓解上述问题，该算法提出一种基于内容自适应小波特征与判别式层次原型对齐的跨被试脑电解码网络(CAWF-DHPA网络)。该网络架构首先构建内容自适应小波特征提取模块(CAWFE模块)，通过多尺度整合时域瞬态特征与相关频域信息提升时频表征的稳定性。随后，利用层次化原型对齐模块(DHPAN模块)实现边缘与条件分布的协同校正，以获取兼具领域不变性与类别区分性的特征表示。在BCI竞赛IV 2a与OpenBMI数据集上的实验表明，该方法分别达到了79.48%与77.42%的平均准确率。研究结果表明，所提出方法能够有效缓解跨被试信号差异，提升MI-EEG解码在实际部署中的稳定性与泛化潜力。
基金项目
科技部-科技创新项目2030(2022ZD0208502)
国家自然科学基金资助项目(62471467)
中国博士后科学基金面上项目(188005063)
苏州市基础研究试点项目(SSD2023008)
苏州市重点实验室建设项目(SZS2024007)
苏州市关键核心技术项目(SYG2025124,SYG2025100)
医工所自主部署创新重点项目(E455380101)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0515
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
胡欣欣, 曹秒, 李晓琳, 等. 基于内容自适应小波特征与判别式层次原型对齐的跨被试脑电解码网络 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0515. (Hu Xinxin, Cao Miao, Li Xiaolin, et al. Content-adaptive wavelet features and discriminative hierarchical prototype alignment for cross-subject EEG decoding [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0515. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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