一种基于集成学习的跨物种ECoG信号解码方法、系统、终端及存储介质

本发明公开了一种基于集成学习的跨物种ECoG信号解码方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：采集不同物种在执行运动任务时的大脑ECoG信号，并进行数据预处理，得到预处理后的目标大脑ECoG信号；根据目标大脑ECoG信号，针对不同物种自适应选取频段特征；构建解码模型，使用频段特征对解码模型进行训练，得到训练好的解码模型；获取新的目标物种的当前大脑ECoG信号，将当前大脑ECoG信号输入到训练好的解码模型进行解码，输出目标物种的运动意图信息。本发明利用可解释的频段功率特征作为纽带，结合频段特征解析与迁移学习策略，构建通用的跨物种神经运动解码框架，实现不同物种运动意图的统一解码，提升了解码模型的跨物种适应能力和迁移性能。