投稿网址:www．stae．com．cn2023年第23卷第5期2023，23(5):02044-07科学技术与工程ScienceTechnologyandEngineeringISSN1671—1815CN11—4688/T收稿日期:2022-02-16;修订日期:2022-11-15基金项目:安徽省自然科学基金(1908085MF196)第一作者:李赵春(1978—)，女，汉族，湖南湘潭人，博士，教授。研究方向:智能结构与控制，人机交互控制。E-mail:lzc@163．com。*通信作者:王玉成(1980—)，男，汉族，河北沧县人，博士，副研究员。研究方向:人机自然交互，模式识别与智能系统。E-mail:ziichuan@163．com。引用格式:李赵春，周永照，冯卫奔，等．基于Transformer模型的手势脑电信号分类识别［J］．科学技术与工程，2023，23(5):2044-2050．LiZhaochun，ZhouYongzhao，FengWeiben，etal．Gestureactionelectroencephalogramclassificationandrecognitionbasedontransformermodel［J］．ScienceTechnologyandEngineering，2023，23(5):2044-2050．基于Transformer模型的手势脑电信号分类识别李赵春1，周永照1，冯卫奔1，王玉成2*(1．南京林业大学机械电子工程学院，南京210037;2．中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所，常州213000)摘要基于无创脑电信号的精细手势动作识别是脑卒中患者运动功能康复的重要技术手段。通过设计实际手势动作，以手指精细运动时的运动功能区长时程脑电信号作为数据处理对象，改进了一种基于自我注意的Transformer模型识别方法，分别从时间维度和空间维度构建了基于自我注意模块的Transformer模型及其变体top-k稀疏Transformer模型，并结合脑电数据结构特点设计了一种基于多变量经验模式分解-典型相关分析(multivariateempiricalmodedecomposition-canonicalcorrelationanalysis，MEMD-CCA)的混合去伪影方法，改进的Transformer模型取得了优异的分类识别结果。关键词脑电信号;Transformer;分类识别;MEMD-CCA中图法分类号TP391.4;文献标志码AGestureActionElectroencephalogramClassificationandＲecognitionBasedonTransformerModelLIZhao-chun1，ZHOUYong-zhao1，FENGWei-ben1，WANGYu-cheng2*(1．CollegeofMechanicalandElectronicEngineering，NanjingForestryUniversity，Nanjing210037，China;2．InstituteofIntelligentMachinery，HefeiInstituteofPhysicalScience，ChineseAcademyofSciences，Changzhou213000，China)［Abstract］Finegesturerecognitionbasedonscalpelectroencephalogram(EEG)signalisanimpor...
