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MVGT：基于空间关系的多视角图转换器用于脑电情绪识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于多视图图形变换器（MVGT）的方法，通过整合时域、频率域和空间域的信息，全面提高模型的表达能力，并能有效地从多个领域中提取信息并捕捉EEG情感识别任务中的通道间关系。
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关键要点
- 提出了一种基于多视图图形变换器（MVGT）的方法。
- 整合时域、频率域和空间域的信息，包括几何和解剖结构。
- 将电极的空间信息作为编码，以提高模型的表达能力。
- 与最新方法相比，实验结果证明了模型的优越性。
- MVGT 能够有效提取多个领域的信息。
- 捕捉 EEG 情感识别任务中的通道间关系。
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