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回答：认知负荷变化可影响外周血流与温度调节，并与特定 EEG 节律（如 θ 增强）产生耦合。同步采集皮肤温度与 EEG 并提取耦合特征，可在无任务刺激时提供负荷评估辅助信息。...
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回答：该方法在数据流入时逐批更新模型参数，无需保存全部历史数据，适合嵌入式或实时 BCI 系统，可在信号分布漂移（如疲劳、学习效应）时维持解码性能。...
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回答：KRR 通过核函数将数据映射到高维空间实现非线性拟合，可解码连续运动参数（如位置、速度），在小样本或非线性关系显著的 BCI 中保持良好泛化性能，且计算复杂度低于深度模型。...
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回答：神经元在不同任务阶段会形成特征性突发模式，通过聚类分析可识别功能相关的细胞亚群（如专门编码方向或速度的群体），在神经假肢中可实现更精细的解码与针对性反馈训练。...
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回答：将多模态数据组织为统一张量结构，通过联合分解提取跨模态共享因子，可保留空间?时间?模态的交互信息，在需要融合神经与行为信号的复杂 BCI（如驾驶辅助或运动分析）中提升鲁棒性与解释性。...
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回答：传统 PAC 只测强度，而方向性 PAC 可分析低频相位对高频振幅的因果性影响（如 Granger 因果应用于 PAC 值），能揭示任务期间特定脑区之间的信息驱动关系，为网络层级 BCI 解码与...
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回答：该模型在 Transformer 解码后引入多个混合密度头，可输出连续参数的多峰概率分布，并对不同头结果进行集成，降低单一模型不确定性带来的控制风险，适用于高精度神经假肢。...
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回答：系统根据用户实时神经响应的频段判别力动态调整各频段在特征中的权重，可最大化个体解码性能，特别适合不同用户对 μ、β、γ 等频段敏感性差异显著的情况。...
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回答：该模型在共享潜空间中捕捉不同 BCI 范式（如运动想象与情感）共有的神经模式，利用任务间相关性提升小样本学习效率，适用于多范式通用 BCI 平台。...
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回答：该方法通过时变子空间分解提取任务期间活跃的振荡模态，可分离不同神经来源的节律（如感觉运动 μ 与认知 θ），在复杂多任务 BCI 中提升特征纯净度。...
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回答：通过最大化输出信号的 Fisher 信息量，可设计对任务参数（如运动方向）最敏感的空间滤波器，在运动解码 BCI 中提升估计精度与信噪比利用效率。...
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回答：该指标衡量同一电极阵列记录的局部场信号相位同步程度，阵列位移或组织反应会降低一致性。在线监测可提前发现信号质量劣化，减少突发失效风险。...
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回答：将 EEG 的时间、频率、通道维度构造成三维张量，用 3D 卷积一次性提取跨维度联合特征，适合处理时频分析后的 EEG（如小波尺度图），在情感与复杂运动想象 BCI 中提升模式识别能力。...
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回答：该方法可同时优化分类性能、特征维度与计算复杂度等目标，自动搜索 Pareto 最优解集，在嵌入式 BCI 等资源受限场景中实现性能与效率的平衡。...
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回答：该方法在相位同步值上计算不同频段、不同脑区之间的格兰杰因果谱，可揭示任务期间方向性信息流的频率特异性模式，为网络层级 BCI 的神经反馈设计提供精细定位。...
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回答：通过分析 EEG 特定频段相位分布的异常偏离（如突发性相位失锁），可自动检测电极松动、肌电污染等导致的信号质量下降，提前剔除或标记低质量试次，提高后续解码稳健性。...
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回答：该方法在元学习阶段学习如何迁移知识到新任务，只需少量新任务数据即可快速微调模型，适合 BCI 系统需同时支持多种范式（如运动想象、P300、SSVEP）并在新任务出现时迅速适配的场景。...
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回答：GCRN 在图卷积层建模脑区功能连接，在递归层捕捉时间动态，可同时利用 EEG 的空间拓扑、功能网络与时间演变信息，在认知负荷与情感 BCI 中提升分类性能。...
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回答：特定皮层节律（如 α）与心率变异性存在耦合，注意力集中会调制该耦合强度。同步采集 ECG 与 EEG 并提取耦合指标，可在无显式任务时监测注意力状态，为高安全 BCI 提供辅助判据。...
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回答：层次 VAE 在多个隐层编码不同尺度的抽象特征（如局部波形、跨试次趋势、任务语义），可捕捉 EEG 的多层次结构信息，在跨被试与少样本学习中提升泛化能力。...