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常规和三极脑电在高效达手握 BCI 系统中的比较研究
本研究通过比较传统脑机接口（EEG）和三极脑电图（tEEG）的有效性，旨在提高残疾人群体的脑机接口应用。研究重点在于解读和解码不同的抓握运动，如力握和精确握持。结果表明，tEEG 在处理和翻译与抓握运动相关的神经信号方面比 EEG 更有效，
PDF5 months ago
通用睡眠解码器：跨个体对齐清醒和睡眠神经表达
通过收集全面的电脑图谱（EEG）数据集并设计了 Universal Sleep Decoder（USD）模型，成功地在清醒状态和睡眠状态之间建立了神经表征，实现了对记忆重播的解码，提高了解码准确度。
PDF9 months ago
基于 DenseNet 的使用 EEG 解码听觉空间注意力的方法
通过将原始的 EEG 通道转化为二维空间拓扑图，将 EEG 数据转化为包含时空信息的三维排列，并使用 3D 深度卷积神经网络（DenseNet-3D）提取被关注位置的神经表示的时空特征。结果表明，该方法在常用的 KULeuven（KUL）数
PDF10 months ago
ECCV使用机器学习从人脑活动中解码通用视觉表示
本研究评估了多种机器学习模型和相似度度量方法对于神经解码的视觉表征解码任务的影响，结果表明提出了更为先进和精确的方法，并为该解码任务提供了易于再现的基准。
PDF6 years ago