本文研究了使用高频局部场电位（LFPs）从多个皮层解码猴子的伸手和抓握动作的潜力。研究使用微电极阵列长期植入到两只猴子的主运动皮层（M1）、体感皮层（S1）和后顶叶皮层（PPC）中记录LFPs，猴子在训练中执行三维伸手和抓握动作。采用小波包变换（WPT）方法提取高频LFP信号的时间和频率信息，并选择WPT系数的节点能量作为特征。通过主成分分析（PCA）对特征进行降维后，使用支持向量机（SVM）解码器对离散的伸手位置和抓握姿势进行分类。结果表明，使用高频LFPs和WPT方法可以实现高解码准确率，这种LFPs可以作为iBMIs中运动意图解码的有用信号。此外，与单个皮层相比，多个皮层的LFPs可以实现更好和更稳定的解码性能。
