为解决运动想象脑电信号(MI-EEG)分类精度与鲁棒性不足的难题，研究人员创新性提出融合3D卷积神经网络(3D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的3D-CLMI方法。该方法通过多尺度3D卷积核并行提取时空特征，在BCI Competition IV 2a数据集上取得92.7%准确率，并成功开发VR康复系统 ...

本文提出了一种结合因果感知混合解码网络与投票式通道选择的新算法，用于3D手指运动轨迹预测。该研究针对传统脑磁图（MEG）方法存在的通道冗余和因果性不足问题，创新性地采用滑动窗口平均功率相关分析筛选与视觉-运动皮层密切相关的关键通道（仅需18 ...