基于U型网络与分层注意力的多通道脑电信号降噪方法

本发明请求保护一种基于U型网络与分层注意力的多通道脑电信号降噪方法。该方法首先利用纯净脑电信号与噪声信号通过污染模型构建含噪声的脑电信号样本。然后，对信号进行下采样、切片和标准化预处理。之后构建轻量级U型网络的编码器，运用级联的残差卷积模块提取多层次特征，并在各层级集成通道注意力机制以自适应学习空间通道权重分布。随后设计提示生成与交互模块，通过多尺度提示向量促进深层特征交互，再构建对称的解码器结构，通过反卷积实现特征上采样，并结合多层级特征融合机制聚合编码器与解码器的特征表示；最后采用复合损失函数优化网络参数，输出高质量重建的脑电信号。本发明有效解决了多通道脑电信号中噪声差异性处理的难题。