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回答：CNP 将任务（被试、情感类别）作为条件输入，直接从少量标记样本生成预测分布，可在仅有极少校准数据的陌生用户上实现情感状态分类，适合消费级情感交互 BCI。...
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回答：DCDL 将卷积字典学习嵌入深度网络，可学习一组稀疏的时空原子基，用于表示 EEG 信号并由分类器使用。该方法在强噪声或伪迹环境下仍能保持判别力，适合便携式低信噪比 BCI。...
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回答：CSP?Reflection 在 CSP 投影后引入信号在反相位的二次特征，可强化左右手运动想象在模式空间的反对称分布，提升二分类边界清晰度，特别适合需要高精度左右判别的康复 BCI。...
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回答：TCR 在回归框架下先进行迁移成分分析对齐源域与目标域分布，再用线性回归建模神经信号与运动参数关系。该方法在跨 EEG 采集设备（如不同放大器或电极布局）时，可保持连续控制精度，适合多中心临床 ...
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回答：该模型在卷积层提取空间特征、递归层捕捉长时时序依赖、图网络层提取功能连接特征、注意力层聚焦关键时间或通道，再通过多个混合密度输出头集成结果，可同时捕捉局部时空模式、长时时序动态、全局网络结构与关...
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回答：系统根据用户实时神经响应的相位?时间耦合模式动态调整分析窗口长度与相位锁定范围，可最大化个体对任务相关耦合模式的敏感性，特别适合不同用户在相同认知任务下耦合模式差异显著的情况。...
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回答：该模型在共享网络结构中联合推断认知负荷与操作绩效，利用二者间依赖关系提升小样本下的预测精度与可解释性，适合需要同时评估操作者状态与行为表现的 BCI 应用。...
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回答：该方法在时变子空间中为不同模态分配动态融合权重，可突出任务相关特征组合、抑制干扰模态，在复杂多模态 BCI 中提升信噪比与判别力。...
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回答：通过设计特征空间的黎曼度量，使同类样本在流形上距离更近、异类更远，可提升模型在跨设备、跨被试 BCI 中的分类性能与鲁棒性，特别适合小样本高维 EEG 分类。...
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回答：LFPSI 衡量局部场信号相位在重复任务中的一致性，电极微移或组织反应会降低稳定性。在线监测可间接反映采集一致性变化，提前发现潜在信号漂移。...
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回答：该模型在卷积结构中同时处理 EEG 的空间?时间?频谱特征、其他模态特性、个体特异性信息与任务标识，可捕捉跨被试、多模态、多任务的共性模式与差异，在多中心多范式 BCI 研究中提升泛化能力与任务...
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回答：MOACO 在搜索空间中寻找 Pareto 最优解，可平衡分类准确率与内存、计算资源占用，在资源受限的嵌入式 BCI 硬件上实现性能与成本的联合优化。...
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回答：该指数在频域统计相位同步的有向连接并确定枢纽节点，可揭示任务期间承担主要信息整合作用的脑区，为网络层级 BCI 的神经反馈靶点选择与可解释性分析提供定量依据。...
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回答：通过分析长期 EEG 波形形态统计特征（如峰度、偏度、幅度分布）的趋势变化，可提前预测电极老化或组织反应引起的信号质量衰退，为预防性维护和更换计划提供依据。...
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回答：该方法在元学习阶段让模型学习多种采集场景（实验室、户外、车载）的分布特征，使模型在新场景仅需极少校准即可保持性能，适合移动 BCI 在多变环境中的稳健运行。...
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在脑机接口中，如何利用层次化多尺度功能连接网络（Hierarchical Multiscale Functional Connectivity Network, HMF CN）捕捉脑区协作的嵌套结构？
回答：HMF CN 在不同尺度构建功能连接网络并在层次间建立映射，可揭示从局部模块协同到跨模块整合的嵌套协作模式，在认知负荷与情感 BCI 中提升网络层级解码的结构化信息利用。...
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回答：同步采集五种生理信号并提取跨模态相位或幅值耦合特征，可全面反映心理应激引发的神经?自主神经?外周温度调节的耦合模式，为高安全 BCI（如远程操控、医疗决策支持）提供全景状态监测。...
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回答：ORMD 在信号流入时递归更新模态参数并剔除与任务无关的振荡成分，适合在线 BCI 实时净化信号，提升对弱任务相关模式的检测能力并降低误检率。...
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回答：KMIDA 在核空间最大化不同类别间的互信息并用于判别，可在 EEG 与眼动、心率等多模态数据中提取强判别性的非线性特征，在情感 BCI 中提升跨模态融合的识别精度。...
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回答：CLPSE 度量不同皮层深度记录位点间相位同步模式的随机性，复杂度升高可反映信息整合的多样性或噪声干扰增加，长期监测可评估植入后皮层网络状态变化，为解码策略调整提供依据。...