脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为一种新增强通信与控制技术近年来逐渐崭露头角。基于电生理特征（如脑电图，EEG）的BCI中，运动想象（Motor Imagery, MI）是一个重要分支，通过解码用户的运动意图用于临床康复、智能轮椅控制、及光标控制等领域。然而，由于EEG信号的复杂性，如低信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、非平稳性、低空间分辨率和高时间分辨率等特点，准确解码运动意图仍具有挑战性。现有的MI基BCI解码主要使用传统机器学习和深度学习方法。传统机器学习通常分为特征提取和特征分类两个独立步骤，方法包括快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）、通用空间模式（Common Spatial...