脑机接口 / BCI

TRACE: Temporal Routing with Autoregressive Cross-channel Experts for EEG Representation Learning

TRACE: 基于自回归跨通道专家的EEG表示学习时序路由

Fan Ma, Qier An, Peng Chen, Lingfei Qian, Xiang Lan, Mingyang Jiang, Zhiling Gu, Xenophon Papademetris, Hua Xu

机构 * Department of Biomedical Informatics and Data Science, Yale University（耶鲁大学生物医学信息学与数据科学系） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)；motor imagery(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 TRACE通过自回归跨通道专家实现EEG表示学习，解决多通道非平稳信号的时序路由问题，提升跨通道一致性与时间适应性。

Efficient Coherence Inference Using the Demodulated Band Transform and a Generalized Linear Model

利用解调带变换和广义线性模型实现高效的相干推断

Md Rakibul Mowla, Sukhbinder Kumar, Ariane E. Rhone, Brian J. Dlouhy, Christopher K. Kovach

专题命中 EEG解码 ：EEG(summary_cn,abstract)；neural signal(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出基于广义线性模型的相干推断方法，通过复值时频系数提升计算效率，相比传统替代方法在灵敏度和稳定性上表现更优，适用于大规模EEG/iEEG数据集分析。

Comments 6 pages, 6 figures

Journal ref Journal of Neuroscience Methods 433 (2026): 110791