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回答：通过构建任务过程中不同频段间 PAC 强度的时空图谱，可捕捉任务阶段转换（如准备→执行→恢复）引发的耦合模式切换。该图谱可作为高分辨率状态特征用于时序分类或神经反馈，提升对细微认知状态变化的检测...
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回答：在 Transformer 解码层后接入混合密度网络头，可对连续运动参数输出多峰概率密度，提供不确定性与多解信息，在机械臂精细操作中提升安全性与轨迹柔顺性。...
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回答：系统根据用户实时神经响应自动搜索最具判别力的频段（如 μ、β、γ 子带），并调整滤波器参数，可提升个体解码性能，特别适合神经可塑性差异大的用户群体。...
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回答：MTGP-LVM 可在共享潜空间中建模多个 BCI 范式的神经表征，利用任务间相关性提升小样本学习效率，适用于需要在同一系统支持运动想象、P300、SSVEP 的多范式平台。...
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回答：该方法基于先前任务数据训练模态演化模型，可预测新任务中可能出现的神经振荡模式，提前调整采集与解码参数，在适应性 BCI（如脑控无人机）中减少切换延迟。...
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回答：信息几何通过 Fisher 信息与概率分布几何性质分析特征空间结构，可用于设计更优的空间滤波器或分类边界，在 BCI 中提升对微小神经状态差异的敏感度与分类器泛化能力。...
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回答：CV 反映发放间隔的离散程度，长时间任务或电极性能下降会导致 CV 增大。在线监测 CV 可评估神经信号质量变化，提前触发维护或更换策略，保障长期系统可靠性。...
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回答：该模型结合卷积层提取空间模式、递归层捕捉时间依赖、自编码结构进行无监督表征学习，可生成兼具空间?时间?动态信息的低维特征，有利于后续的跨被试迁移与连续解码。...
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回答：此类模型（如 Dirichlet 过程混合模型）可在学习中自动决定特征或聚类数，避免人工设定维度带来的偏差，在探索性 BCI 研究与小样本跨被试应用中提升模型灵活性。...
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回答：PLV 动态范围反映脑网络同步程度的波动区间，网络稳定性下降（如疲劳、分心）会缩小该范围。实时监测该指标可评估 BCI 使用者的神经状态稳定性，为自适应反馈提供依据。...
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回答：通过无监督方法（如频繁模式挖掘、序列模式发现）在长时间 EEG 中自动检测重复出现的神经活动序列，可识别出未显式标记的任务阶段（如预准备期、巩固期），为分段解码与反馈提供线索。...
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回答：该方法将源域与目标域的原始特征空间映射到一个共享子空间并对齐分布，可减小不同 EEG 放大器、电极布局带来的特征偏移，在跨硬件平台部署时保持解码性能稳定。...
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回答：GAT 在图卷积基础上引入注意力机制，对不同脑区连接赋予自适应权重，可突出任务相关连接、抑制无关连接，在基于 EEG 功能连接的情感与认知 BCI 中提升分类性能与可解释性。...
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回答：呼吸节律与某些皮层振荡（如 α）存在耦合，注意力状态变化会调制该耦合强度。同步采集呼吸信号与 EEG 并提取耦合特征，可在无明确任务刺激时监测注意力漂移，为高安全要求的 BCI 提供辅助状态感知...
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回答：该方法在信号采集过程中实时根据新数据调整空间滤波器（如 CSP）的投影矩阵，可适应神经信号的非平稳性，减少跨会话性能衰减，适用于长期植入或连续运行的 BCI 系统。...
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回答：Kernel CCA 将数据映射到高维特征空间后再做典型相关分析，可更好捕捉非线性关系，在 SSVEP 检测中能抑制非目标频率的谐波与工频干扰，提高目标识别的鲁棒性，适合多频混合刺激场景。...
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回答：某些皮层神经元在连续动作执行中呈现固定放电序列，可视为一种“神经语法”。通过序列模型（如隐马尔可夫模型或递归神经网络）识别该模式，可在神经假肢中解码复杂动作链（如抓?提?放），提升连续任务执行的...
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回答：Joint ICA 可同时从 EEG 与 fNIRS 等多模态数据中分离出共同的独立成分，有助于提取与任务直接相关的神经?血管耦合信号，在情感 BCI 与认知负荷评估中能减少模态间噪声干扰，提高...
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回答：PAC 动态调制指数可量化任务过程中低频相位对高频振幅的调节作用强度变化，认知负荷变化会引起特定频段（如 θ?γ）耦合强度的升降。在需要长时间维持注意力的 BCI（如航空或远程操控）中，可用该指...
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回答：通过动态调整各任务损失的权重（如基于不确定性加权），可避免某些任务主导训练过程，在多模态或多范式 BCI 中提升整体性能与稳定性。...