一种基于神经网络的脑电信号预测方法及设备

本发明提供了一种基于神经网络的脑电信号预测方法及设备，涉及信号处理领域，包括以下步骤：获取并将待测脑电信号转换为功率谱图像，在获取功率谱图像的目标梅尔频率倒谱系数后，将目标梅尔频率倒谱系数输入训练好的神经网络模型，以通过神经网络模型下的注意力机制得到加权特征。最后利用多组样本数据对加权特征进行分类，并将分类结果作为待测脑电信号的预测结果。本发明通过融合梅尔频率倒谱系数与注意力机制，利用梅尔频率倒谱系数加重低频的频谱特征，使基于注意力机制的神经网络能够更好识别低频谱的信息，从而提高预测的准确，同时利用梅尔频率倒谱系数的对数运算和离散余弦变换大大降低特征的维度，进一步提高深度神经网络的识别速度。