系统评估欧几里德对齐与深度学习在EEG解码中的应用 背景介绍 脑电图（EEG）信号由于其无创性、便携性和低采集成本，广泛用于脑机接口（BCI）任务。然而，EEG信号存在低信噪比、易受电极位置影响及空间分辨率差等缺点。随着深度学习（DL）技术的进展，该技术在BCI领域表现出色，甚至在某些情况下超过了传统的机器学习方法。然而，DL模型对数据需求量大是其主要障碍。多受试者数据的迁移学习（Transfer Learning， TL）通过共享数据能够更高效地训练DL模型。欧几里得对齐（Euclidean Alignment，EA）因其易用性、低计算复杂度和与DL模型兼容性，逐渐受到关注。但现有研究对EA结合DL的全局和个体模型训练效果评估较少。这篇论文旨在系统性评估EA和DL结合对BCI信号解码训练性...