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回答：该方法在聚类后为不同振荡模态分配任务相关性权重，可在特征融合时突出主导模式、抑制无关模式，在复杂多任务 BCI 中提升信噪比与判别力。...
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回答：通过分析特征空间的 Fisher 信息与曲率分布，可调整特征变换使分类边界远离高曲率区，减少微小噪声导致的分类翻转，在精细运动解码 BCI 中提升稳定性。...
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回答：该指标衡量局部场信号相位扰动随时间的扩散速度，电极微移或组织反应会加快扩散。在线监测可间接反映信号传播路径的稳定性，提前发现潜在失效风险。...
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回答：该模型在卷积结构中同时处理 EEG 的时间?空间特征与 EMG 的时序?模态特性，可捕捉神经驱动与肌肉响应间的跨模态时空耦合，在康复 BCI 中提升运动意图识别的精度。...
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回答：该方法在进化算法框架下搜索既能提高分类性能又使特征易于生理解释的解集，在医疗或科研用 BCI 中满足高精度与可解释性双重要求。...
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回答：该指数在频域统计相位同步的有向连接强度差异，可识别任务期间信息流最强的频段和方向，为网络层级 BCI 的神经反馈频段与脑区选择提供定量依据。...
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回答：该方法将源域（实验室环境）EEG 的“风格”迁移到目标域（现场环境）数据上，使特征分布更接近，可在跨场景部署的 BCI 中减少环境差异带来的性能下降，无需重新采集大量目标域数据。...
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回答：Modular GCN 将全脑网络划分为若干功能模块（如感觉运动、注意、默认模式网络），分别学习各模块的连接模式再融合，可在情感或认知负荷 BCI 中明确不同网络的作用，提高可解释性与分类精度。...
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回答：认知负荷变化会同时影响特定 EEG 频段相位与心率变异性高频振幅的耦合强度。提取该联动特征可在无明确任务刺激时连续评估操作者负荷水平，为高安全 BCI 提供辅助判据。...
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回答：该方法在固定长度窗口内根据最新数据更新后验分布，可实时监控解码准确率或信号质量的短期变化趋势，在需要动态切换反馈策略或检测疲劳的在线 BCI 中非常有用。...
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回答：该方法在核空间提取两组信号（如 EEG 与眼动）之间的典型相关特征并直接用于分类，无需单独训练分类器，可在多模态情感 BCI 中简化流程并提升跨模态关联的判别力。...
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回答：SBR 量化单位时间内多神经元同步爆发事件的次数，可反映神经群体在执行任务时的协调程度。长期监测 SBR 可评估植入后神经可塑性变化或电极周围网络稳定性，为神经假肢控制策略调整提供依据。...
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回答：该方法计算各通道信号与目标类别之间的互信息并绘制空间分布图，可直观显示对分类贡献最大的电极区域，在运动想象或语言 BCI 中用于优化电极布局与空间滤波器的设计，提升信噪比与解码性能。...
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回答：IFT 通过对信号相位求导获得频率随时间的变化曲线，可捕捉任务期间（如运动想象启动、认知转换）主导节律的中心频率迁移过程。在需要检测快速认知状态切换的 BCI 中，IFT 可提供高时间分辨率的节...
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回答：该模型在 GNN 提取功能连接特征后引入多个混合密度输出头，并对不同头的结果进行集成，可降低单一模型对批次数据分布变化的敏感性，在网络状态分类中提升稳定性。...
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回答：系统根据用户实时神经响应的跨频段或跨模态耦合模式动态调整特征权重，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多个相关认知变量（如注意力与记忆负荷），利用变量间依赖关系提升小样本下的预测精度与可解释性。...
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回答：该方法在时变子空间中执行聚类并跟踪簇标签变化，可揭示任务期间主导特征模式的切换，为时序解码与自适应反馈提供结构信息。...
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回答：功率谱熵反映信号频率分布的无序程度，电极微移或组织反应会增加熵值。在线监测可间接评估信号质量与神经环境稳定性。...
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回答：将多模态跨个体 EEG 数据组织为六维张量，6D CNN 可一次性提取跨所有维度的联合特征，适合大规模跨被试离线分析，在多中心情感 BCI 研究中提升模式捕获能力。...