脑机接口中常见的特征提取方法有哪些？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:11

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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方法，特征质量直接影响解码性能。

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在脑机接口中，如何利用混合密度生成递归网络（Mixture Density Generative Recurrent Network, MDGRN）合成多样化 EEG 序列？

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在脑机接口中，如何利用贝叶斯模型平均递归集成（Bayesian Model Averaging Recurrent Ensemble, BMARE）降低模型选择风险？

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回答：BMARE 根据各模型的边际似然加权平均递归预测，可降低过拟合风险，提高集成性能稳定性。

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在脑机接口中，如何利用自适应频带递归选择（Adaptive Band Recursive Selection, ABRS）动态优化频段？

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