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DenoFlow 用流匹配实现 SSVEP 脑电去噪
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。
arXiv cs.LG25 天前
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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。