在脑机接口（BCI）领域，神经信号解码长期面临三大技术桎梏：皮层信号信噪比不足5%、个体数据样本量低于100组/人、跨用户模型泛化误差超过40%。这些数字背后，映射出传统解码方法在信号处理、模型训练及临床应用中的根本性缺陷。近期，基于深度学习的自适应解码框架在多个实验室取得突破性进展，其核心在于构建
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在脑机接口（BCI）领域，神经信号解码长期面临三大技术桎梏：皮层信号信噪比不足5%、个体数据样本量低于100组/人、跨用户模型泛化误差超过40%。这些数字背后，映射出传统解码方法在信号处理、模型训练及临床应用中的根本性缺陷。近期，基于深度学习的自适应解码框架在多个实验室取得突破性进展，其核心在于构建