跨数据集准确率85%
首次量化α频段微状态的跨数据集稳定性优势，为脑机接口的频率选择提供理论依据。
Kunbo, Cui · Zhang, Lixin · Jiang, Hua · Zhongqing, Wu · Tian, Fuze · Zhao, Mingqi · 赵庆林 · 72623128
Neurocomputing 2026
α频段微状态具有高度稳定的拓扑结构，类内相关系数高达0.894–0.933，在跨数据集验证中表现一致，无需针对每个数据集单独调参。
首次量化了三个频段的稳定性差异，在相同条件下α频段准确率85.12%，显著高于θ（62.85%）和β（79.04%），为脑机接口设计提供了直接依据。
与现有最优方法相比，跨数据集分类性能提升16.93%，表明该方法在泛化性上有明显优势。