Towards simultaneous decoding of kinetic and kinematic movement parameters during grasp and lift task by noninvasive brain imaging
通过无创脑成像在抓握和举起任务中同时解码动力学和运动学运动参数
专题命中 运动想象 ：EEG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.HC
AI总结 研究旨在通过无创脑成像在抓握和举起任务中同时解码运动参数，提出偏最小二乘回归器、多层感知器和基于注意力的回归器三种模型，以脑电图信号解码，在特定数据集上评估，基于注意力的回归器在多参数解码表现最佳，为BMI系统发展助力。
Comments 6 pages, 3 figures, 2 tables, selected to be presented at Brain-Machine Interface (BMI) Systems Session, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2026)
