DenoFlow 用流匹配实现 SSVEP 脑电去噪
原文标题：DenoFlow: Flow Matching for SSVEP Denoising under Real Physiological Artifacts
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论文提出 DenoFlow，将 SSVEP 脑电去噪建模为传输问题，用整流流公式让场网络回归污染试次到干净试次直线路径的速度。模型以观测本身为条件输入与积分起点，训练简化为回归，避免对抗式博弈。在两个公开 SSVEP 数据集上，DenoFlow 在信号保真度与下游解码精度上均优于七个基线去噪模型。
- 问题
- SSVEP 脑电信号易受噪声干扰，现有去噪方法无配对真值且不保证可解码。
- 方法
- 用整流流把去噪建模为传输问题，场网络回归污染到干净试次的直线路径速度，并加分类器监督。
- 结果
- 在两个公开 SSVEP 数据集上信号保真度与下游解码精度均优于七个基线。
- 影响
- 为脑机接口信号处理提供更稳的去噪范式，可能提升 SSVEP 解码实用性。
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