【摘 要】
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多任务运动想象脑电信号有效分类有助于实现精准的多维人机交互，充分利用受试者的高度频域特异性可提升分类准确率和鲁棒性。为此，本文提出基于自适应时频共空间模式结合卷积神经网络的多任务脑电信号分类方法。通过自适应频谱感知提取受试者个性化节律特性，再采用一对多共空间模式计算空域特性，进而表征复合时域特性构建时空频多层次融合特征，最后利用卷积神经网络进行高精度高鲁棒性四分类。本文采用包含10位受试者[（33
【基金项目】
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国家自然科学基金（61971413）； 江苏省重点研发计划（BE2021012-5）； 科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目（2022ZD0208500）； 苏州市基础研究试点项目（SJC2022012）；
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多任务运动想象脑电信号有效分类有助于实现精准的多维人机交互，充分利用受试者的高度频域特异性可提升分类准确率和鲁棒性。为此，本文提出基于自适应时频共空间模式结合卷积神经网络的多任务脑电信号分类方法。通过自适应频谱感知提取受试者个性化节律特性，再采用一对多共空间模式计算空域特性，进而表征复合时域特性构建时空频多层次融合特征，最后利用卷积神经网络进行高精度高鲁棒性四分类。本文采用包含10位受试者[（33±3）岁]实测数据的自测数据集以及第四届2018脑机接口竞赛数据集2a（BCI competitionⅣ-2a）对本文算法进行验证，所提算法四分类平均准确率分别达到了93.96%和84.04%，且在公开数据集中本文算法相较于其它先进算法平均分类准确率明显提高，受试者间准确率范围误差则大幅降低。结果表明，本文所提算法在多任务分类中表现出良好性能，能有效提高分类精度和鲁棒性。
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