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回答：该方法通过对抗训练缩小源域与目标域特征分布差异，使同一模型能在多种 EEG 硬件平台上保持性能稳定，特别适合需要在不同实验室或临床环境部署的 BCI 系统。...
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回答：长期植入中电极阻抗变化会影响信号幅值与噪声水平。通过在线监测阻抗并自适应调整采集增益或刺激参数（如恒流刺激强度），可维持信号质量稳定，减少频繁手术维护。...
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回答：粒子滤波适合处理非高斯、非线性系统，但计算量大；卡尔曼滤波效率高但对非线性适应性差。混合模型可在线性段用卡尔曼滤波、非线性段切换粒子滤波，兼顾精度与实时性，适用于复杂运动轨迹解码。...
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回答：HOS（如三阶谱、双谱）可检测信号中非线性相互作用与相位耦合，能揭示传统功率谱无法表征的复杂神经动力学，在情感 BCI 与病理状态检测中可提升对非线性模式的辨识能力。...
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回答：UMAP 在低维嵌入中保持高维数据的全局与局部结构，可清晰展示不同神经状态的分布与过渡，辅助发现潜在亚型或异常模式，并为后续特征选择与模型设计提供参考。...
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回答：功率变化斜率反映 ERD/ERS 发展的快慢，可用来推断运动准备的起始与峰值时间，在需要早期意图检测的 BCI（如快速响应机械臂控制）中，可提前触发控制指令，提高交互实时性。...
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回答：在 MIL 框架中引入注意力权重，可自动评估每个试次片段对包标签的贡献度，从而在训练时聚焦于最具判别力的片段，提升对低信噪比或部分受污染试次的学习效率与鲁棒性。...
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回答：对于同时存在肌电、眼电与工频干扰的 EEG，可先用 BSS（如 ICA）分离主要伪迹源，再用 ANC 针对残余相关干扰进行细化消除，实现多级伪迹抑制，提升低信噪比条件下的信号质量。...
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回答：该方法直接在多通道空间构造投影，使不同类别信号在投影后的互信息最大化，可替代 CSP 等经典方法，在非线性或弱可分任务中表现更优，且易与核方法结合形成非线性空间滤波。...
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回答：联合时频分析方法（如短时傅里叶变换、连续小波变换）可同时保留信号的时间定位与频率信息，适合捕捉 ERD/ERS 起始、SSVEP 峰值、癫痫发作间期放电等瞬态现象，为事件相关 BCI 提供高分辨...
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回答：长期植入后神经元响应可能漂移，在线重映射通过定期采集少量校准数据并调整解码器权重或空间滤波器，使系统适应新的神经表征。该策略结合稀疏更新与置信度检测，可在不影响日常使用的情况下维持高性能。...
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回答：贝叶斯深度学习在模型权重上引入概率分布，可对预测结果提供不确定性估计（如分类置信区间），在 BCI 中有助于判断何时拒绝不可靠输出，提升系统在噪声或非典型神经状态下的安全性与稳健性。...
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回答：多头自注意力允许模型在不同表示子空间并行关注输入序列的不同位置，可捕捉 EEG 信号中跨通道、跨时间的复杂依赖关系。在基于 Transformer 的 BCI 解码器中，该方法能提升对长程上下文...
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回答：MoE 将多个子模型（专家）与一个门控网络结合，门控根据输入特征选择最适合的专家进行处理。在 BCI 中可针对不同任务或神经状态自动切换解码策略，提高复杂任务的适应性。...
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回答：域自适应通过对齐源域与目标域的特征分布（如最大均值差异 MMD、CORAL），减少不同 EEG 采集设备带来的分布偏移。在跨设备 BCI 应用中可显著提升模型移植性。...
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回答：Sparse PCA 在提取主成分的同时对载荷向量施加稀疏约束，使每个成分仅由少数原始特征贡献，提升可解释性并减少冗余。在 EEG 高维特征空间中有助于识别关键通道与频段。...
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回答：该方法通过短时傅里叶变换或小波变换实时跟踪功率谱变化，可检测 ERD/ERS 起始、SSVEP 响应峰值等瞬态现象，为事件检测与在线反馈提供及时依据。...
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回答：MTGP 假设不同任务共享部分超参数或核函数，可在少量数据下利用任务间相关性提升预测精度。在 BCI 中适用于同时解码运动想象与情感状态，或跨范式迁移学习。...
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回答：该方法在损失函数中加入数据在流形空间的几何约束，使分类器在学习过程中保持同类样本的局部结构，减少过拟合。在 EEG 高维小样本情况下可提升跨会话与跨被试性能。...
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回答：CFC 能量化不同频段间的相互作用（如 θ?γ、α?β），反映皮层网络的多尺度协调机制。在注意力或语言 BCI 中，CFC 特征可揭示认知负荷与神经动力学的关联，为解码提供网络层级信息。...