MSVTNet: 基于多尺度视觉Transformer的运动想象EEG分类模型本文围绕脑机接口（BCI）中的核心问题——运动想象（MI）脑电（EEG）解码展开。由于 EEG 信号信噪比低、非平稳性强、个体差异明显，同时又包含复杂的多尺度时空特征，使得高精度解码始终具有挑战性。 传统方法依赖神经生理先验与手工特征设计，泛化能力有限；深度学习方法虽然提升了自动特征学习能力，但仍存在不足：CNN 更擅长局部特征提取，却难以建模长时依赖；Transformer 具备全局建模能力，却往往忽略不同时间尺度之间的特征交互。 为此，本文提出 MSVTNet（Multi-Scale Vision T