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回答：系统根据实时分类置信度与用户表现动态调整任务难度（如刺激频率、目标数目），保持在“最优挑战区”，可促进神经可塑性并防止疲劳，适用于注意力训练与康复 BCI。...
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回答：MDN 可输出多个高斯分布的混合参数，对连续运动参数提供概率密度预测，能表达多峰不确定性，在神经假肢控制中可提升轨迹规划的鲁棒性与安全性。...
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回答：该方法在训练阶段引入多个源域并通过对抗学习提取域不变特征，使模型在未见过的目标域（如新硬件、新环境）仍保持性能，适合需要在多变条件下部署的 BCI 系统。...
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回答：DMD 可从时序数据中分解出具有固定频率与增长/衰减特性的空间模式，适合捕捉任务诱发的振荡模态及其演化，在运动想象与癫痫监测 BCI 中可用于模式识别与预测。...
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回答：利用互信息、KL散度等信息论指标评估各通道对分类的贡献度，筛选最具判别力的通道组合，可降低数据维度并减少容积传导效应，在移动 BCI 中提升实时性与能效。...
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回答：突发间隔的变化反映神经元群体活跃模式的长期调整，可量化学习或康复训练对神经编码的影响，为个性化神经假肢控制策略优化提供依据。...
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回答：卷积自编码器在编码阶段同时压缩 EEG 的空间布局与时间序列信息，生成低维潜在表征，可用于无监督预训练或异常检测，在跨被试场景下提升特征泛化能力。...
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回答：该模型在会话级别引入超先验，可预测新会话的解码性能分布，并据此优化数据采集与校准策略，在临床试验与长期 BCI 部署中可提前评估系统稳定性与所需校准量。...
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回答：该方法分析特定事件（如刺激呈现、运动想象开始）前后某频段的相位分布，可揭示相位重置与任务准备的关系，作为辅助特征用于 P300 或 SSVEP 检测，提高对注意力变化的敏感度。...
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回答：多视角学习将不同频段或不同通道子集视为独立“视图”，通过视图间一致性约束联合训练分类器，可综合利用各视图的互补信息，在噪声或缺失通道情况下保持较高鲁棒性。...
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回答：该方法在特征映射过程中保持源域与目标域数据结构（如协方差矩阵、图拉普拉斯）的一致性，可避免迁移过程中破坏神经信号的生理拓扑特性，在跨用户 BCI 中提升特征稳定性与分类性能。...
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回答：CRF 能建模相邻时间步标签的依赖关系，适合将连续的 EEG 信号分割为不同任务阶段（如准备期、执行期、恢复期），在运动想象或复杂认知任务 BCI 中可提升阶段识别的时间连贯性与准确性。...
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回答：该方法在数据流入时逐步更新主成分，无需存储全部历史数据，适合内存受限的嵌入式 BCI 系统。可在预处理阶段实时降低 EEG 维度并保持主要信息，减少后续分类计算负担。...
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回答：核方法可将 EEG 映射到高维再生核希尔伯特空间再做时频分解，能更好保留非线性相位关系与耦合特征，适用于情感 BCI 中快速变化的非线性神经响应检测，提升对微妙情绪状态的识别能力。...
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回答：研究表明 LFP 中 β 与 γ 频段间的相位同步程度可反映运动执行的精度与潜在误差。通过在线监测该同步模式，BCI 系统可提前调整控制命令或触发纠偏策略，提升假肢与神经假体的安全性。...
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回答：该方法在 EEG 与 EMG、EOG 等多模态信号间构建联合稀疏模型，使不同模态在同一稀疏系数下协同表示任务状态，可提升噪声环境下的跨模态融合鲁棒性，特别适用于需要同时监测神经与肌肉活动的康复 ...
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回答：相位进动是指神经元放电相位随行为事件（如运动方向或时间顺序）逐渐提前的现象，常见于海马区，但在皮层运动网络中也有类似模式。在 BCI 中，可提取相位随任务进程的线性关系作为特征，用于解码有序动作...
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回答：自编码器通过学习正常 EEG 的重构模式，将高重构误差的试次标记为异常（如受肌电、电极松动影响），可在训练前自动剔除低质量数据，提高后续模型性能。...
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回答：通过对 ERSP 结果进行跨试次统计检验（如 cluster-based permutation test），可客观识别与任务显著相关的频段与时间区域，为特征选择与解码器设计提供依据。...
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回答：分层贝叶斯模型可在不同层次联合建模 EEG 的电生理特征与 HRV 的自主神经活动，捕捉跨模态统计依赖与个体差异，提高情感状态分类的准确性与稳健性。...