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回答：MR 可将反馈嵌入真实环境交互（如在 MR 驾驶模拟中通过注意力调节车速），提升训练动机与技能迁移效果。关键是保证反馈延迟低于感知阈值以维持沉浸感。...
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回答：在在线运行中根据新数据更新字典原子，可适应神经信号的非平稳性与个体差异，保持稀疏表示的判别力，特别适合长期植入或连续使用系统。...
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回答：DCM 可定量估计脑区间的因果影响及其在任务条件下的变化，为网络层级解码提供生物物理解释，在运动想象与注意任务中可揭示关键通路的可塑性机制。...
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回答：该方法通过对抗训练缩小不同实验室采集数据间的特征分布差异，使模型在未见过的采集环境下仍保持性能，适合多中心临床研究或跨平台部署。...
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回答：扩张卷积在不增加参数量的情况下扩大感受野，TCN 可借此建模 EEG 中跨越数十秒的长时时序模式（如跨试次认知状态变化），在连续解码与预测中提升一致性。...
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回答：在线阻抗谱可实时反映电极-组织界面的稳定性，通过检测阻抗异常（升高或波动）触发维护或更换策略，避免信号衰减影响长期解码性能。...
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回答：MoE 由多个子模型（专家）与一个门控网络组成，门控根据输入特征动态选择最适合的专家处理不同范式（如运动想象、P300、SSVEP）或状态，提升多任务 BCI 系统的灵活性与精度。...
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回答：稀疏编码假设信号可由少量基函数线性组合表示，通过求解 L1 正则化优化可获得紧凑且具有生理可解释性的特征，适合后续监督学习或聚类分析，尤其在数据稀缺时效果显著。...
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回答：跨尺度相位同步度量不同频段（如 δ?θ、α?β、β?γ）之间相位的耦合强度变化，可揭示复杂的神经编码机制，在情感与认知 BCI 中作为补充特征提升判别力。...
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回答：该分类器在在线运行中根据新数据更新类别先验与似然函数，可跟踪神经信号分布的非平稳变化（如疲劳、学习效应），在长时程 BCI 应用中维持稳定性能。...
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回答：多模态 Transformer 在统一架构中对 EEG 的时间序列与眼动的空间/时间特征进行交叉注意力建模，可捕捉视觉注意与神经响应的耦合关系，在视觉相关 BCI（如 SSVEP、注视点推断）中...
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回答：CVAE 在潜在空间引入任务标签条件，可生成指定类别且多样化的 EEG 试次，用于数据增强与跨任务迁移。生成时需约束潜在变量的生理合理性（如频谱特性、事件相关模式），避免引入无效样本。...
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回答：DFC 通过滑动窗口计算脑区之间的连通性变化（如相干性、Granger 因果），可实时反映任务引发的网络重组过程。在注意力与认知负荷 BCI 中，DFC 特征可提升对状态切换的检测灵敏度。...
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回答：除发放率外，神经元脉冲的精确时间间隔蕴含丰富运动信息。通过构建时间延迟神经网络或隐马尔可夫模型（HMM）捕捉脉冲序列动态，可在假肢控制中实现亚百毫秒级精度的连续轨迹跟踪。...
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回答：该网络并行使用不同感受野的卷积支路，分别提取短时间局部波形特征与长时间跨试次趋势特征，在运动想象与情感识别中能兼顾瞬态事件与缓慢演变模式，提高分类鲁棒性。...
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回答：对比学习通过构造正样本对（同一类别或同一状态的不同试次/被试）与负样本对，在无监督或少监督条件下学习对任务变化鲁棒的表征。在 BCI 中，可在大规模未标注 EEG 数据上预训练特征提取器，再在小...
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回答：VAE 通过学习正常 EEG 数据的潜在分布，将重建误差作为异常评分指标，可自动识别受伪迹或注意力缺失影响的试次，提高训练数据质量与模型稳健性。...
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回答：ISPC 能量化不同电极在特定频段的相位一致性，可实时跟踪任务引发的脑网络同步变化，作为神经反馈或状态监测的补充特征。...
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回答：贝叶斯推理根据历史信号与噪声分布动态更新检测阈值，可在信噪比波动时保持稳定的虚警率与检出率，适用于非平稳环境的实时 BCI 应用。...
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回答：层次化聚类无需预设类别数，可揭示试次间细微的神经策略差异，为个性化模型训练和反馈优化提供依据，特别适用于探索性研究与异常检测。...