近年来,随着科技的快速发展,神经接口在帮助肢体残疾人士修复运动能力方面取得了很大的进展。其中,植入式脑机接口通过将神经微电极植入大脑皮层来采集神经元发放的电信号,相比于其它的神经接口,可以采集到信噪比更高、信息更丰富的神经信号,因此得到了广泛的关注,并在临床实验中取得了很多研究成果。然而,植入式脑机接口采集得到的神经信号会随着时间推移表现出非稳定性,因此,神经信号的解码器经常需要重校准后才能使用,这使得植入式脑机接口在临床应用中常常会伴随着冗长的重校准过程,给使用者带来了极大不便。针对这一问题,本文主要研究了植入式脑机接口在面向超小样本集时的解码方法,旨在通过使用超小样本集实现神经信号的解码,从而减少解码器重校准对新样本的需求。首先,针对目标域只有极少量带标签样本的场景,提出了一种基于聚类赋权的单源域适应算法。该算法根据源域样本所属聚簇的纯度及样本离聚簇中心的距离估算源域样本与目标域样本的相似程度,给每个源域样本赋予不同的权重,使得解码器可以有效利用大量的历史数据,从而在只有极少量目标域样本的情况下完成解码器重校准。实验结果显示,该算法有效地降低了解码器重校准对新样本的需求,缩短了解码器重校准所需的时间,提高了植入式脑机接口在临床应用中的实用性。其次,针对目标域只有极少量无标签样本的场景,提出了一种基于边缘分布的多源域无监督域适应算法。该算法通过估算域之间边缘分布的相似程度给每个源域的基分类器赋予不同的权重,然后集成得到分类器。实验结果显示,该算法在只有极少量无标签目标域样本的情况下完成了解码器的校准任务,从而去除了收集样本标签的复杂步骤,优化了解码器重校准的流程。最后,针对没有目标域样本可用的场景,提出了一种基于样本加权迁移成分分析的域泛化算法。该方法运用域泛化的思想,基于多源域迁移成分分析算法,用多个源域的大量历史数据训练生成了一个泛化能力较好的解码器。实验结果显示,该解码器不需要在每次使用前重新进行校准,可以直接对完全未知的目标域进行预测。该研究首次探索了域泛化算法在植入式脑机接口中的应用,丰富了植入式脑机接口的应用场景。