一种多维度特征融合的脑电信号解码方法、系统、介质及设备

本发明公开了一种多维度特征融合的脑电信号解码方法、系统、介质及设备，该方法包括采集脑电信号，并对采集的信号进行预处理，进一步对预处理后的脑电信号进行多频段滤波，构建深度特征提取模型，训练至模型性能停止提升获得多维度融合特征，再结合机器学习方法与Wrapper式递归特征消除的特征选择方法，筛除冗余特征，并实现脑电信号的解码。本发明通过逐步提取信号在欧氏空间和黎曼流形上的多维度融合特征，分别从时空频域和几何结构两个维度对信号进行深入分析，能够有效提高信息提取的完备性，进而提升脑电信号解码的精度。此外，本发明还设计了特征选择策略，能够进一步筛除冗余特征，降低计算复杂度，以满足实际部署的需求。