基于自适应时频特征协同的脑电信号特征提取方法及系统

基于自适应时频特征协同的脑电信号特征提取方法及系统，涉及脑电信号处理领域，解决现有的脑电信号的特征提取中多以简单的拼接或平均方式进行融合，未能充分考虑时域与频域特征之间的互补性与相关性，导致在信号的整体表征能力和分类性能上存在不足等问题，所述方法包括：获取脑电信号数据，并对脑电信号数据进行预处理，结合动态卷积进行构建动态残差网络，基于预处理后的脑电信号数据对模型进行训练；将动态残差网络与其他深度学习网络模型进行对比试验，并设计自适应时频协同网络模型对模型中时域特征和频域特征进行融合；完成对自适应时频特征协同的脑电信号特征提取。还适用于脑电信号特征提取与融合领域中。