تقدم هذه المقالة الطريقة التي فازت بمسابقة واجهة الدماغ-الحاسوب (BCI) الرابعة، والتي تهدف إلى توقع انحناء الأصابع من إشارات الكهرباء التخطيطية القشرية (ECoG). وقد لاقت واجهات الدماغ-الحاسوب القائمة على ECoG اهتمامًا متزايدًا من المجتمع العلمي مؤخرًا. فبالفعل، تتيح تقنية ECoG دقة فضائية أعلى وجودة إشارة أفضل مقارنةً بتسجيلات التخطيط الكهربائي للدماغ التقليدية (EEG). كما أنها أكثر ملاءمة للاستخدام على المدى الطويل. وتسمح هذه الخصائص بفك تشفير الأنشطة الدماغية الدقيقة، وتحقيق نماذج عصبية اصطناعية قائمة على ECoG بكفاءة عالية. ويشكل معالجة الإشارات مهمة بالغة الأهمية في أبحاث واجهات الدماغ-الحاسوب، حيث تُحوّل الإشارات الدماغية إلى أوامر. في هذا العمل، نقدم طريقة انحدار خطي تعتمد على تغيرات السعة في إشارات ECoG حسب نطاقات التردد، مع تضمين ذاكرة قصيرة الأجل لتنبؤ بانحناء الأصابع الفردية. وقد أثبتت هذه الطريقة فعاليتها من خلال تحقيق أعلى قيمة لمعامل الارتباط بين القيم المتنبأ بها والقيم المسجلة لانحناء الأصابع في المجموعة البيانات الرابعة خلال مسابقة واجهة الدماغ-الحاسوب الرابعة.