基于多周期季节趋势解耦的运动想象脑电信号解码方法

本发明公开了一种基于多周期季节趋势解耦的运动想象脑电信号解码方法，包括：获取运动想象脑电信号及预处理；依次利用空间卷积和平均池化输出降维空间域特征；利用基于主导周期的多周期季节趋势解耦机制进行季节趋势解耦；基于并行三分支结构感知任意距离的季节趋势变化；利用分级跨编码机制针对上述并行三分支结构的输出特征的特有形态进行系统融合；基于主导周期含量进行自适应聚合并利用平均池化降维；依次利用分类全连接层和最大值索引函数实现运动想象脑电信号的解码。本发明能够以季节趋势图像的角度重新审视运动想象脑电信号的时域特征提取，从具有多频率混合引入的复杂内部时域模式的运动想象脑电信号中分离出有意义的时域周期模式。