脑机接口

MSVTNet: 基于多尺度视觉Transformer的运动想象EEG分类模型本文围绕脑机接口（BCI）中的核心问题——运动想象（MI）脑电（EEG）解码展开。由于 EEG 信号信噪比低、非平稳性强、个体差异明显，同时又包含复杂的多尺度时空特征，使得高精度解码始终具有挑战性。传统方法依赖神经生理先验与手工特征设计，泛化能力有限；深度学习方法虽然提升了自动特征学习能力，但仍存在不足：CNN 更擅长局部特征提取，却难以建模长时依赖；Transformer 具备全局建模能力，却往往忽略不同时间尺度之间的特征交互。为此，本文提出 MSVTNet（Multi-Scale Vision T

带娃的IT创业者

预测编码=Decoder 训练？Friston 自由能的 Transformer 实现NCT 技术博客专栏：《解码意识：NeuroConscious Transformer 深度解析》专栏定位：面向中高级 AI 工程师、神经网络研究者和脑机接口爱好者的技术专栏，从脑科学原理到硅基生命的意识计算框架

带娃的IT创业者

意识的奥秘：从哲学思辨到工程实践NCT 技术博客专栏：《解码意识：NeuroConscious Transformer 深度解析》专栏定位：面向中高级 AI 工程师、神经网络研究者和脑机接口爱好者的技术专栏，从脑科学原理到硅基生命的意识计算框架

带娃的IT创业者

Attention 如何成为全局工作空间？——Miller 定律的深度学习诠释NCT 技术博客专栏：《解码意识：NeuroConscious Transformer 深度解析》专栏定位：面向中高级 AI 工程师、神经网络研究者和脑机接口爱好者的技术专栏，从脑科学原理到硅基生命的意识计算框架

天使Di María

脑电大模型系列——第二弹：BrainBERTPaper: BrainBERT: Self-Supervised Representation Learning for Intracranial Recordings

脑机接口与神经调控专栏开通博主自2012年开始接触脑机接口领域，在本科阶段探索了应用SSVEP-BCI开发运动轮椅的控制，博士阶段又进一步开展了脑机+调控的双向研究。

neuroscan curry9记录的cdt文件使用第三方工具读取报错在使用python-MNE工具进行EEG分析时遇到了报错。在开展脑电实验时，如果使用的是neuroscan的curry9进行记录，尽量不要选择使用压缩格式。

脑电python分析库MNE安装MNE-Python（通常简称 MNE）是一个开源的 Python 包，专门用于探索、可视化、处理和分析人类神经生理数据。它是目前脑电（EEG）、脑磁图（MEG）领域最流行、最全面的开源工具之一，同时也支持其他模态如皮层脑电（sEEG/ECoG）、近红外光谱（NIRS）等。

技术细节-MNE读取neuroscan curry9版本cdt文件创建一个新的、干净的 conda 环境Bash安装最新版的 mne + curryreaderBash

天使Di María

脑电大模型系列——第一弹：BENDRPaper: BENDR: Using Transformers and a Contrastive Self-Supervised Learning Task to Learn From Massive Amounts of EEG

【脑机接口】难在哪里，【人工智能】如何破局（2.研发篇）希望了解更多的朋友点这里 0. 分享【脑机接口 + 人工智能】的学习之路 1.1 . 脑电EEG代码开源分享【1.前置准备-静息态篇】 1.2 . 脑电EEG代码开源分享【1.前置准备-任务态篇】 2.1 . 脑电EEG代码开源分享【2.预处理-静息态篇】 2.2 . 脑电EEG代码开源分享【2.预处理-任务态篇】 3.1 . 脑电EEG代码开源分享【3.可视化分析-静息态篇】 3.2 . 脑电EEG代码开源分享【3.可视化分析-任务态篇】 4.1 . 脑电EEG代码开源分享【4.特征提取-

Brduino脑机接口技术答疑

脑机接口数据处理连载（十四）实时数据处理：低延迟算法设计与性能优化脑机接口（BCI）从实验室走向实际应用，实时性成为核心技术瓶颈。无论是临床假肢控制还是消费级脑控外设，都要求系统实现低延迟端到端处理（通常<200ms）。离线处理可追求极致精度，而实时BCI需在低延迟、高鲁棒性、轻量高效三者间取得平衡。

81、沉默是今晚的康桥今天是周五，跟朋友聊天聊到一半，他突然感慨了句“你是个挺善良的人”，我感到莫名其妙，就问怎么会得出这个结论，毕竟善良这个品质很抽象。

Brduino脑机接口技术答疑

脑电数据分析这是一个专业的脑电数据分析前端应用，提供直观的脑电数据可视化和分析功能。用户可以上传脑电数据文件，查看脑电波形、功率谱密度分析结果，以及各种脑电波（德尔塔、西塔、阿尔法、贝塔、伽马）的能量分布。

Brduino脑机接口技术答疑

SSVEP 脑电小程序说明本文是配套eegapp.zip（SSVEP 主程序）与单通道连接小程序.zip的使用指南，帮你快速上手已开发完成的代码工程，实现模拟数据测试与干电极头环的硬件对接。

DeepVis Research

【BCI/Consensus】2026年度脑机接口协同与分布式共识机制基准索引 (Benchmark Index)为了验证**脑机接口（BCI）在多智能体协同下的低延迟同步（Low Latency Sync）能力，以及去中心化网络（Decentralized Network）**在对抗环境下的吞吐量，我们整理了 "Benchmark-2015-NextGen" 核心测试集。

DeepVis Research

【WorldModels/Cognitive】2025年度通用世界模型与认知隔离架构基准索引 (Benchmark Index)为了验证下一代**Sora级世界模型（World Models）对物理规律的泛化理解能力，以及类脑芯片（Neuromorphic Chip）**在记忆分区上的安全性，我们整理了 "WorldSim-2025-Alpha" 核心测试集。

Brduino脑机接口技术答疑

TDCA 算法在 SSVEP 场景中：Padding 的应用对象与工程实践指南在基于 8 通道枕区稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）系统中，Padding（填充）是解决数据处理中长度不规整、边界失真、维度不匹配的关键预处理操作。针对 “Padding 优先应用于原始脑电还是参考信号” 的核心疑问，结合 TDCA（Task-Driven Component Analysis）算法的处理逻辑与数据特性，核心结论明确：Padding 优先且主要应用于原始脑电数据，参考信号几乎无需 Padding。仅当原始脑电补位后维度远超参考信号，且不便重新生成参考信号时，才需少量补位，

脑电模型实战系列（四）：基于GAN和CGAN的脑电情绪识别，GAN/CGAN 在 DEAP EEG 情绪识别中的实战总结与改进方向从第一篇的DEAP EEG特征预处理（归一化+PCA/KernelPCA可视化），到第二篇纯GAN生成随机特征，第三篇数据增强分类实验（Acc+3%），第四篇CGAN定向合成高/低Arousal样本——我们用PyTorch一步步构建了完整pipeline：小样本EEG → 生成增强 → 情绪识别提升。这系列不只代码，还分享实战心得：GAN/CGAN不是黑箱，而是EEG情绪识别的“数据放大镜”。今天，整体总结技术要点、效果分析、局限反思、改进方向和建议。如果你是EEG新手，这篇是“毕业指南”；老鸟，可挑改进

Brduino脑机接口技术答疑

TDCA 算法在 SSVEP 场景中的 Padding 技术：原理、应用与工程实现在基于 8 通道枕区稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）系统中，任务驱动成分分析（TDCA）算法的核心是通过时空特征优化实现多类别刺激的精准识别。而 Padding（填充）作为数据预处理的关键环节，直接影响 TDCA 的滑动窗口增强、滤波处理及矩阵运算的有效性 —— 其本质是通过在原始脑电数据边缘补充冗余信息，解决 “长度不足、边界失真、维度不匹配” 三大核心问题，确保 TDCA 能完整保留有效 SSVEP 特征，避免数据处理过程中的信息丢失。本文结合 8 通道 SSVEP 的实际应用场景，