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回答：主要原因包括异物反应引起的胶质瘢痕包裹电极，降低神经元与电极的接触；电极材料的电化学腐蚀或机械磨损；以及生物组织的电生理环境变化。解决方案包括柔性电极设计、表面抗纤维化涂层、优化植入位置与微创植...
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回答：卡尔曼滤波可对神经信号与运动输出之间的动态关系进行状态估计，尤其适合连续运动解码（如机械臂位置/速度）。它结合系统模型与观测模型，能够在噪声环境下提供平滑且物理合理的轨迹估计，但对模型准确性依赖...
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回答：小波变换能够在不同尺度上同时分析信号的时域与频域信息，适合捕捉 EEG 中瞬态或非平稳事件（如 ERD/ERS 的起始与结束时刻）。常用连续小波变换（CWT）或小波包分解（WPD），提取各子带的...
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回答：包括滤波器方法（如Fisher得分、互信息）、包装方法（递归特征消除）与嵌入方法（Lasso、CSP自带特征选择）。特征选择可降低维度、减少过拟合、提升计算效率与模型泛化能力。...
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回答：通过高密度EEG或立体脑电图（SEEG）捕捉发作间期或发作期的异常高频振荡或慢波，结合源定位算法（eLORETA、MUSIC）确定电活动起源区域，为手术切除或神经调控提供靶点。...
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回答：可采用端到端加密、本地化处理（边缘计算）、匿名化数据存储与访问权限控制，遵守GDPR等数据保护法规。对神经数据的特殊敏感性需额外防护，防止意图或情绪被恶意利用。...
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回答：优势是可互补不同信号的时空特性（如EEG高时间分辨率+fNIRS高特异性），提高鲁棒性与准确率；挑战是时间对齐、模态间非线性关系建模与融合策略设计，需解决不同采样率与噪声特性的差异。...
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回答：反复练习可使相关皮层网络重组，增强ERD/ERS调制幅度与一致性。配合实时反馈与任务难度渐进可加速学习，闭环BCI尤其有效，因为反馈本身会强化神经通路。...
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回答：包括位置反馈（显示或触觉告知执行器位置）、力反馈（感知接触力）、触觉反馈（电刺激模拟触摸感）及视觉反馈（增强现实显示）。闭环反馈可提升控制精度与使用者的本体感觉。...
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回答：CNN可提取多通道EEG的空间模式，RNN或Transformer可建模时间依赖关系，3D-CNN可同时处理空间-时间-频率特征。结合注意力机制可强化任务相关时段与通道的贡献，提高复杂任务（如连...
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回答：包括带通滤波（保留任务相关频段）、工频陷波（去除50/60Hz干扰）、伪迹去除（ICA、回归）、分段（epoching）、基线校正与归一化。这些步骤可提高信噪比，确保特征提取的有效性。...
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回答：LFP低频成分能稳定反映运动方向或位置的调谐曲线。通过构建方向/位置到LFP功率的映射模型（如线性解码器或卡尔曼滤波），可实现连续、平滑的位置控制，且比单单元记录更稳定，适合长期植入应用。...
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回答：来源包括信号采集、A/D转换、预处理、特征提取、解码推理、指令输出与设备响应。优化策略有：硬件加速（FPGA/DSP）、算法轻量化（特征降维、模型压缩）、并行计算与流水线设计，目标是将总延迟控制...
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回答：可采用行/列随机化、减少每次字符选择所需的刺激次数（如叠加更少的试次）、引入动态停止准则（达到一定置信度即确认），或使用多字符并行speller布局。但需平衡速度与误识率。...
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回答：ERD/ERS源于运动皮层神经元在准备或想象运动时同步放电模式的改变，导致相应频段功率下降（ERD）或上升（ERS）。这与皮质-丘脑回路的抑制与兴奋调节有关，是运动想象BCI解码的核心生理依据。...
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回答：可使用平均参考、参考电极标准化技术（REST）或基于表面拉普拉斯的参考独立方法，以减少共模噪声与位置偏差。不同参考方式会影响空间分布特征，应在预处理阶段统一并在解码模型中考虑其影响。...
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回答：可通过跨会话（同一受试者不同时间）、跨被试（不同受试者）、跨任务（不同范式）测试，计算分类准确率、ITR、AUC等指标，并结合混淆矩阵分析错误模式。数据增强（加噪、时间平移）和外部数据集预训练也...
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回答：LDA计算高效、适合线性可分任务；SVM在高维特征空间表现好，适合小样本；随机森林抗过拟合，适合非线性特征；深度学习（CNN、RNN）能自动提取时空特征，适合复杂任务。选择需综合考虑数据规模、实...
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回答：侵入式BCI可采集单单元或多单元神经元的峰值发放率（反映运动方向调谐）与脉冲时序（精确时间编码）。结合速率编码模型与时间延迟神经网络（TDNN）可捕捉更丰富的运动信息，提高机械臂或光标的轨迹精度...
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回答：在线自适应旨在应对神经信号的非平稳性与个体差异，通过实时更新模型参数（如自适应CSP、递归最小二乘分类器）或周期性插入校准数据，保持解码性能稳定。挑战是避免模型过度拟合短期波动，需平衡稳定性与灵...