本文提出的模塊，如頻帶注意力機制和多尺度融合，確實可以應用於其他生物信號處理任務中，以提高性能。具體而言：
頻帶注意力機制：這一機制能夠根據不同頻帶的特徵自適應地分配權重，從而強調重要的信號特徵並抑制噪聲。這一方法不僅適用於EEG和EMG信號，還可以應用於心電圖（ECG）、腦血流量（fNIRS）等其他生物信號的處理，幫助提高信號的清晰度和識別準確性。
多尺度融合：多尺度融合技術能夠捕捉不同時間尺度上的特徵，這對於處理具有多樣性和複雜性的生物信號非常重要。這一技術可以應用於各種生物信號的分析，如運動捕捉數據、GSR信號等，從而提高對運動模式或生理狀態的識別能力。
深度學習模型的通用性：本文中提出的模塊可以與各種深度學習模型結合使用，這使得它們在不同的生物信號處理任務中具有廣泛的應用潛力。例如，將頻帶注意力機制與卷積神經網絡（CNN）或長短期記憶網絡（LSTM）結合，可以在多種生物信號的分類和預測任務中取得更好的效果。
跨模態學習：這些模塊的設計理念也可以應用於跨模態學習任務中，例如將視覺信號與生理信號結合進行分析。這樣的融合可以提高對複雜行為或情緒狀態的識別能力，並在多模態數據處理中發揮重要作用。
總之，本文提出的模塊不僅在運動模式識別中表現出色，還具有廣泛的應用潛力，可以在其他生物信號處理任務中提高性能。