小样本跨受试者任务态脑电解码方法、模型、系统及可读存储介质

本申请涉及任务态脑电解码技术领域，尤其涉及一种小样本跨受试者任务态脑电解码方法、模型、系统及可读存储介质。通过挖掘支持样本与查询样本之间的语义特征和时间、空间特征，并结合CBAM注意力机制，分别聚焦于重要通道和关键脑区的信号特征，显著增强了特征表示的有效性，最后通过关系网络框架优化解码过程，使模型能够在不同受试者间快速实现知识迁移，仅需少量数据即可完成新任务的泛化。旨在解决如何在当训练数据有限时防止深度学习模型在提取脑电信号特征时出现过拟合的问题。