一种基于时空稀疏表征的半侵入式脑电信号解码方法

本发明属于神经信号处理技术领域，具体为一种基于时空稀疏表征的半侵入式脑电信号解码方法。本发明构建一种端到端的神经解码网络；该模型包括空间特征提取模块、通道稀疏注意力模块及时序Transformer模块；首先通过空间特征提取模块从原始ECoG信号中提取初步空间特征；随后通过通道稀疏注意力机制生成权重向量对关键神经意图通道进行自适应增强；采用时序Transformer编码器并行捕捉皮层脑电信号在长时间跨度下的动态演变规律与长距离时序依赖；最后通过全局时序池化与多层感知机分类头完成意图分类。本发明解决了传统方法难以兼顾局部空间特征与长程时间依赖的问题，实现对皮层神经意图的高精度、高鲁棒性解码，显著提升运动指令识别准确率。