脑-计算机接口中的非平稳性：一种分析视角
人机交互
2025-12-19 v1
摘要
基于脑电图 (EEG) 信号的非侵入式脑-计算机接口 (BCI) 系统面临多个挑战，难以在临床应用中实现广泛采用，用于沟通或康复。其中，EEG 信号的非平稳性是关键问题，因为它导致信号发生各种变化。单个会话内的变化、跨会话的变化以及跨个体的变化都存在。必须仔细管理针对单个个体随时间变化的信号，以提高 BCI 性能，包括其准确性、可靠性和随时间的鲁棒性。本综述论文呈现并讨论了 EEG 信号非平稳性的成因，以及这一现象对 BCI 应用的影响，包括协变量漂移。本文综述了近期关于协变量漂移的研究，专注于检测和纠正这一现象的方法。信号处理和机器学习技术可用于归一化 EEG 信号并解决协变量漂移问题。
引用
@article{arxiv.2512.15941,
title = {Non-Stationarity in Brain-Computer Interfaces: An Analytical Perspective},
author = {Hubert Cecotti and Rashmi Mrugank Shah and Raksha Jagadish and Toshihisa Tanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15941},
year = {2025}
}