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近年来，基于运动想象 (MI) 的脑电图 (EEG) 在脑机接口 (BCI) 技术中得到了显著的关注，特别用于瘫痪患者的康复。但 MI EEG 的低信噪比使其难以有效解码，阻碍了 BCI 的发展。本文提出了一种基于注意的多尺度 EEGNet (AMEEGNet) 方法来提高 MI-EEG 的解码性能。首先，采用三个并行的融合传输方法的 EEGNets 从多个尺度提取 EEG 数据的高质量时空特征。然后，高效通道注意 (ECA) 模块通过一种加权关键通道的轻量级方法增强了对更具辨别性的空间特征的获取。实验结果表明，所提出的模型在 BCI-2a、2b 和 HGD 数据集上的解码准确率分别为 81.17%、89.83% 和 95.49%。结果表明，所提出的 AMEEGNet 有效地解码了时空特征，为 MI-EEG 解码提供了新的视角，并推动了未来的 BCI 应用。
AMEEGNet：基于注意力机制的多尺度 EEGNet，用于有效运动想象 EEG 解码
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