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脑电图（EEG）分类任务由于其高应用值而引起了人们的关注。同时，语言处理领域中一般培训模型的巨大成功激发了我们挖掘EEG预先训练模型的功能。该模型有望适应各种下游任务。但是，当前的研究要么忽略EEG信号中的时间或空间域，要么仅在预训练中使用单个数据集。提出的时间空间预测（TSP）模型有效地解决了这些问题。具体来说，TSP endoer的输出用作两个任务的输入：空间预测，即屏蔽的自动编码器和时间预测，即，contrastive的预测编码。此外，为了提供更多多样化的信息，从而使下游微调受益，我们将TRAIN TSP预先在具有四个不同数量的渠道的六个大型脑电图数据集上。在三个公共下游数据集种子，种子-IV，TUEV上结果表明，TSP在不同的EEG分类任务上实现了最先进的性能。此外，根据消融实验，TSP的性能优于单域方法，即时间预测（TP）模型和空间预测（SP）模型。
对脑电图分类的不同数据集进行预培训
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