一种基于稀疏逻辑回归的颅内脑电多变量解码方法及系统

本发明涉及颅内脑电信号处理技术领域，尤其涉及一种基于稀疏逻辑回归的颅内脑电多变量解码方法及系统，包括：获取植入式电极采集的颅内脑电原始信号，对颅内脑电原始信号依次进行滤波、除工频干扰、去坏触点和重参考预处理；通过时频分析计算全脑电极的能量度量，形成空间域M、时间域T、频域F的三维特征张量；基于多变量分析法将三维特征张量展开为特征矩阵，并根据维度D/样本数量N的比值选择矩阵运算的加速路径；基于稀疏逻辑回归执行特征子集选择，将选定的特征子集输入分类器，生成神经解码指令，本发明解决了现有技术中数据量大、计算延迟、维度灾难与场景泛化低的问题。