脑机接口算法
🤖 脑机接口算法
深入研究脑机接口系统中的各种算法,包括信号处理、特征提取和机器学习方法。
📊 信号处理算法
🔧 预处理
- 滤波算法 - 带通、陷波、自适应滤波
- 伪影去除 - ICA、PCA、回归方法
- 空间滤波 - CAR、Laplacian、CSP
- 时频分析 - 小波变换、希尔伯特变换
🎯 特征提取
- 时域特征 - 统计特征、时间窗特征
- 频域特征 - 功率谱密度、频带能量
- 时频特征 - 时频图、小波系数
- 空间特征 - 空间模式、电极组合
🧠 机器学习算法
📈 传统方法
- 线性分类器 - LDA、SVM、逻辑回归
- 非线性方法 - RBF网络、决策树
- 集成学习 - 随机森林、AdaBoost
- 贝叶斯方法 - 朴素贝叶斯、贝叶斯网络
🚀 深度学习
- 卷积神经网络 - CNN for EEG
- 循环神经网络 - LSTM、GRU时序建模
- 注意力机制 - Transformer架构
- 生成对抗网络 - GAN数据增强
🎯 在线算法
- 自适应算法 - 在线学习、增量学习
- 实时解码 - 流式处理、滑动窗口
- 校准算法 - 用户适应、协方差偏移
- 反馈学习 - 强化学习、闭环控制
🎯 算法优化方向
• 准确性提升 - 提高分类和解码精度
• 鲁棒性增强 - 适应不同用户和环境
• 实时性优化 - 降低计算延迟和复杂度
• 可解释性 - 理解算法决策过程