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FOCUS：基于 Mamba-2 的轻量脑电认知负荷分类模型
该 arXiv 论文提出 FOCUS（频带优化认知负荷超轻 SSM），一个基于 Mamba-2 的紧凑模型，用于数据受限条件下的脑电二分类认知负荷识别。模型用固定 FFT 分解覆盖五个经典脑电频带，结合深度可分离卷积与权重共享的编码器-瓶颈 Mamba-2 结构，仅 0.04M 参数、0.11 G…
arXiv cs.AI7 天前
#脑电信号
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MOPC：记忆增强在线测试时自适应提升脑电运动想象解码
arXiv 论文提出 MOPC 框架，一种无需源数据的在线测试时自适应方法，用于脑电运动想象解码。它通过随机掩码扰动一致性、置信度校准重加权损失和轻量记忆模块，在推理阶段实时更新参数，缓解跨被试分布漂移与灾难性遗忘。在 BCI IV IIb 与 OpenBMI 数据集上分别超过此前方法 2.22%…
arXiv cs.LG10 天前
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COVER：选择性睡眠分期中的覆盖率优化
论文研究级联睡眠分期第一阶段，提出 COVER 方法，用学习到的误差分数替代最大 softmax 概率，并在经验接受风险约束下直接最大化覆盖率。在 Sleep-EDF-20 上，平均受试者覆盖率从 31.5% 提升至 48.8%，相同接受量下错误从 1467 降至 867。COVER 在八个评分器…
arXiv cs.LG27 天前
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EEG基础模型微调中跨深度聚合与软路由专家的数据集依赖效应
论文测试在CBraMod脑电基础模型中加入跨深度注意力残差与两个软路由专家库的效果，在四个数据集上三种子实验显示增益因数据集而异，甚至出现相反效果。AttnRes单独在三个数据集上提升平衡准确率，但带来2.11至2.88倍运行时间与1.78至2.67倍内存开销。
arXiv cs.LG46 天前
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RAMamba-Net：Mamba多模态听觉注意检测网络
研究提出RAMamba-Net，一种可靠性感知的Mamba多模态融合网络，用于从EEG与EOG信号中解码听觉注意。该网络采用Mamba增强的频带感知卷积Transformer捕捉EEG模式，双分支时空编码器建模EOG依赖，并通过跨模态注意力与可靠性模块实现融合。在两个基准上较单模态基线准确率提升5…
arXiv cs.AI51 天前
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基于 EEG 与深度学习可解释时序分析预测音乐愉悦感
研究将音乐愉悦感预测建模为回归问题，使用 MUSIN-G 数据集的 128 通道 EEG 数据，比较六种深度学习模型。DeepConvNet、CNN-LSTM 与 GNN-CNN 取得最低平均绝对误差，TCN 与评分相关性最高，并通过梯度与遮挡方法提供时序可解释性分析。
arXiv cs.LG17 天前