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脑机接口实施路径与行动计划
前言
脑机接口(BCI)依赖于脑信号的精准解码,然而当前的脑电信号获取和分析技术仍面临许多挑战。脑信号的复杂性和个体差异性使得有效的解码变得困难。每个人的脑电波特征不同,且脑波信号在噪声和干扰下容易失真,因此,解码精度和稳定性是提升脑机接口性能的关键问题。脑信号的非线性、时变性以及空间上的复杂性也增加了信号解读的难度。随着深度学习和神经网络技术的发展,尽管目前已经有一些新型算法能够提高解码的准确性,但在实时性、鲁棒性以及适应个体差异方面,仍存在进一步提升的空间。另随着新型脑电图(EEG)和功能性磁共振成像(fMRI)技术的发展,解
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