基于脑机接口的运动分类方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种基于脑机接口的运动分类方法、装置、设备及存储介质，涉及脑机接口技术领域，其中方法包括：获取待测对象的当前目标EEG信号和当前目标fNIRS信号；将当前目标EEG信号和当前目标fNIRS信号均输入至预先训练好的混合深度学习模型中，从当前目标EEG信号中提取目标运动电位时空特征和具有运动电位语义信息的第一目标抽象高层特征，从当前目标fNIRS信号中提取目标运动电位深度特征和具有运动电位深度信息的第二目标抽象高层特征，并根据提取出的所有特征之间的前后向时间上下文信息进行分类，输出分类结果。本申请方法提升了多类运动任务的分类准确率，提高了脑机接口运动分类的泛化性，实现过程计算简单，多类分类性能也高。