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回答：可采用多频正交编码（如不同频率与相位组合）、优化刺激块大小与对比度、减少视觉疲劳的刷新模式（如伪随机闪烁），并结合空间布置分散刺激位置降低串扰。多频编码可增加目标数而不显著增加视觉负荷，从而提高...
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回答：ICA假设脑电信号是若干互相独立的源的线性混合，通过分解得到独立成分后，用眼电的典型空间分布与频谱特征识别并剔除对应成分。局限性在于ICA对源数估计敏感，且在低信噪比或伪迹与脑信号重叠严重时可能...
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回答：单一频段CSP可能无法充分利用EEG中不同频段对运动想象的区分能力。FBCSP将EEG划分为多个重叠子带，在每个子带上分别训练CSP滤波器，再拼接特征进行分类。该方法能捕获μ、β等不同频段的ER...
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回答：包括高精度运动意图解码、动力学建模与补偿、实时控制回路（毫秒级延迟）、多模态反馈（位置、力、触觉）融合、安全容错机制（意图置信度低时自动锁止）。系统集成与稳定性是临床应用的最大挑战。...
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回答：优势是可自动学习多层次时空特征，减少对手工特征的依赖，适配非线性、高噪声信号。局限是需要大量标注数据和计算资源，模型可解释性差，且在嵌入式实时系统中部署需模型压缩与加速。...
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回答：ITR（bits/min）= [log?(N) + P·log?(P) + (1?P)·log?((1?P)/N?1)] × (60/T)，其中N为可选类别数，P为分类准确率，T为单次选择时间。...
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回答：难点在于个体间神经表征差异大、信号质量不一、训练数据稀缺。对策包括域适应、元学习、个性化校准、数据增强及利用公共数据集进行预训练。目标是降低或消除对新用户的校准时间。...
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回答：EOG由眼球运动引起，表现为低频高幅信号；EMG来自面部或颈部肌肉收缩。去除方法包括独立成分分析（ICA）、回归去除、模板减法及硬件级屏蔽。高质量数据预处理是BCI性能的先决条件。...
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回答：通过解码患者残存的运动或意图信号，控制外骨骼、功能性电刺激或虚拟环境交互，结合闭环神经反馈促进受损神经通路的重塑。长期训练可提升运动功能独立性，对中风、脊髓损伤康复有临床验证效果。...
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回答：一是离散分类（如左/右手想象），二是连续回归（解码运动方向、速度或位置）。离散分类适用于开关型控制，连续回归可实现机械臂或光标的平滑轨迹跟踪，但对信号质量与模型泛化要求更高。...
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回答：闭环BCI将设备反馈（触觉、视觉、电刺激等）实时送回大脑，形成感知—动作循环，可促进神经可塑性、提高学习速度与系统稳定性，在康复与神经调控中尤为重要。...
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回答：异步BCI可持续监测大脑状态，仅在检测到特定意图时触发控制，更接近自然交互。难点在于实时意图检测的准确性与虚警抑制，需高效分类器与置信度评估机制，否则会导致误动作。...
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回答：包括异物反应导致的胶质瘢痕形成使信号衰减、电极材料与组织的电化学稳定性、植入体机械损伤风险、长期感染防控等。研究集中在柔性电极、抗纤维化涂层、生物可降解材料及微创植入技术。...
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回答：EEG是最常用方式，便携、成本低但空间分辨率有限；fNIRS测量血氧变化，抗运动干扰强但时间分辨率低；MEG空间分辨率高但设备昂贵且需磁屏蔽。多模态融合（EEG-fNIRS、EEG-EOG）可互...
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回答：流程一般包括信号预处理（滤波、伪迹去除）、特征提取、训练分类/回归模型（如LDA、SVM、CNN、RNN）、在线解码与反馈。离线训练后需在线适应个体差异和信号漂移，迁移学习和自适应算法是提升跨被...
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回答：主要包括时域（均值、方差、Hjorth参数）、频域（功率谱密度、带通能量）、时频域（小波变换、短时傅里叶变换）、空间域（CSP、xDAWN）及信息论方法（熵、互信息）。不同范式与信号类型适用不同...
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回答：LFP是记录范围内神经元群体低频（<200Hz）同步电活动，具有较高信噪比和时间分辨率，能反映皮层局部状态。侵入式BCI通过植入微电极阵列（如Utah阵列）在大脑皮层直接采集，可用于精细运动解码...
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回答：P300是罕见事件出现约300ms后在顶叶产生的正向电位，反映注意资源分配。P300 speller通过随机高亮字符矩阵的行/列诱发P300，利用叠加平均与分类器识别用户注视的目标字符。适用于严...
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回答：当受试者注视以固定频率（通常 >6Hz）闪烁的视觉刺激时，枕叶视觉皮层会产生与刺激频率及其谐波同步的脑电响应。SSVEP-BCI通过检测这些稳态响应成分的幅值或信噪比，实现目标选择与连续控制。其...
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回答：CSP通过构造一组空间滤波器，使两类运动想象任务对应的方差矩阵差异最大化，从而在投影后的信号中增强类别可分性。其步骤包括协方差矩阵估计、 whitening、广义特征值分解，取最大和最小特征值对...