CAE-T: A Transformer-Based Channel Autoencoder for EEG Anomaly Detection

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内容提要

本研究提出了一种新型框架CAE-T,结合通道CNN自编码器和变压器分类器,以解决脑电图(EEG)信号分析中的高维复杂性问题。实验结果表明,该模型在TUH异常EEG语料库上的准确率达到85.0%。

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