科学与医疗

脑机接口 / BCI

脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。

2026-02-23 至 2026-02-23 共收录 3 篇信号源：q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. EEG解码 3 篇

2508.16179 2026-02-23 cs.LG cs.AI eess.SP 91%

Motor Imagery EEG Signal Classification Using Minimally Random Convolutional Kernel Transform and Hybrid Deep Learning

使用最小随机卷积核变换和混合深度学习进行运动想象EEG信号分类

Jamal Hwaidi, Mohamed Chahine Ghanem

专题命中 EEG解码：EEG(title,abstract)；motor imagery(title,abstract)；BCI(abstract)；brain-computer interface(abstract)

AI总结本文提出了一种基于最小随机卷积核变换和混合深度学习的运动想象EEG信号分类方法，通过高效特征提取和低计算成本实现高准确率分类。

2510.08059 2026-02-23 cs.LG 83%

Mitigating Subject Dependency in EEG Decoding with Subject-Specific Low-Rank Adapters

通过主体特定低秩适配器缓解EEG解码中的主体依赖性

Timon Klein, Piotr Minakowski, Sebastian Sager, Steffen Schotthöfer

机构 * Department of Mathematics（数学系）； Otto von Guericke University Magdeburg（奥托·冯·格里克大学马格德堡分校）； Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems（复杂技术系统动力学马克斯·普朗克研究所）； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）

专题命中 EEG解码：EEG(title,abstract)；motor imagery(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SuLoRA通过分解权重为共享和主体特定部分，提升EEG解码中跨主体鲁棒性，实现参数更少但性能更优的解码模型。

2602.17868 2026-02-23 cs.LG cs.AI 57%

MantisV2: Closing the Zero-Shot Gap in Time Series Classification with Synthetic Data and Test-Time Strategies

MantisV2: 通过合成数据和测试时策略缩小零样本时间序列分类的差距

Vasilii Feofanov, Songkang Wen, Jianfeng Zhang, Lujia Pan, Ievgen Redko

专题命中 EEG解码：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 MantisV2通过合成数据和测试时策略提升时间序列分类的零样本性能