The Combined Technique for Detection of Artifacts in Clinical Electroencephalograms of Sleeping Newborns
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
科学与医疗
脑机接口 / BCI
脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。
1. EEG解码 3894 篇
NeuroGaze-Distill: Brain-informed Distillation and Depression-Inspired Geometric Priors for Robust Facial Emotion Recognition
NeuroGaze-Distill：基于脑科学的蒸馏与抑郁启发的几何先验用于鲁棒面部情绪识别
机构 * School of Information and Intelligent Science（信息与智能科学学院） ； Department of Computer（计算机系） ； North China Electric Power University (BaoDing)（华北电力大学（保定））
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,comments)
AI总结 NeuroGaze-Distill通过脑科学先验和抑郁启发的几何先验提升面部情绪识别的鲁棒性，采用跨模态蒸馏框架实现无需生物信号的部署。
Comments Preprint. Vision-only deployment; EEG used to form static prototypes. Includes appendix, 7 figures and 3 tables. Considering submission to ICLR 2026. Revision note: This version corrects inaccuracies in the authors' institutional affiliations. No technical content has been modified
Vector tomography for reconstructing electric fields with non-zero divergence in bounded domains
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,comments)
Comments Application in EEG Source Imaging
Predicting the Transition from Short-term to Long-term Memory based on Deep Neural Network
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；brain-computer interface(comments)
Comments Submitted IEEE The 9th International Winter Conference on Brain-Computer Interface
Learned proposals in trans-dimensional inference are optimal at equilibrium, not during assembly
跨维推断中的学习型提议在平衡态时最优，而非在构建过程中
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 该研究揭示跨维推断中学习型提议在平衡态最优，通过实验验证其加速模型阶数混合的效果，开发了开源工具HyperWave，可跨领域应用于源计数与信号重建。
Comments 23 pages, 5 figures, 2 tables
LGFNet: A CTC-Guided Local-Global Fusion Framework for Single-Channel Sleep Staging
LGFNet：用于单通道睡眠分期的基于CTC引导的局部-全局融合框架
机构 * School of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学数学与系统科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong Women’s University（山东女子学院人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 研究针对睡眠分期难题，提出LGFNet框架，通过局部-全局融合编码器及CTC-注意力联合训练等方法，有效建模时间动态与睡眠结构，统一时间对齐与上下文建模，经三阶段解码策略提升性能，在跨数据集评估中优于现有单通道方法。
Hypersampling of pseudo-periodic signals by analytic phase projection
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
Comments Submitted to Computers in Biology and Medicine
Journal ref Computers in Biology and Medicine Volume 98, 1 July 2018, Pages 159-167
Asymptotic Uniform False Discovery Rate Control for Inference of Time-varying Correlations
通过时间变化p值控制学习时间变化相关网络
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出通过时间变化p值控制学习时间变化相关网络的方法，结合高维高斯近似和理论保证的统计程序，用于非平稳时间序列中的虚假发现率控制。
AdaptICA: Data-Adaptive Transformation Learning for Independent Component Analysis
AdaptICA：用于独立成分分析的数据自适应变换学习
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 针对标准ICA在处理非线性预处理特征时假设不成立的问题，提出AdaptICA框架，通过轮廓互信息准则联合学习变换与去混合结构，建立相关理论结果，经模拟和应用验证，能自适应选择变换结构，兼具恢复更多独立可解释源及保留标准ICA的优势。
Comments 35 pages, 3 figures
Cauchy-Paul wavelet transforms revisited: A framework for intermittent non-sinusoidal oscillations
重新审视柯西 - 保罗小波变换：间歇性非正弦振荡的框架
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 该研究重新审视柯西 - 保罗小波变换，为间歇性非正弦振荡建立新框架。通过引入特征时间尺度确保维度一致，分析其频谱特性，并用基于相位的代数估计器等方法跟踪脑电图信号，在合成及真实记录上验证，成功分离解码睡眠纺锤波非正弦特征。
Inferring Non-Normal Amplification Geometry from Multivariate Time Series
从多元时间序列推断非正态放大几何结构
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 研究多元时间序列中渐近稳定动力学的非正态放大几何结构，提出非正态方向响应推断方法，通过估计局部线性算子投影到二维子空间，用特征值分裂等总结动力学，能从有限数据恢复结构，应用于多种记录揭示相关变化。
Comments 35 pages, 17 figures
Introducing entropy measures to PK/PD models in propofol anesthesia as a replacement of BIS
将熵测度引入丙泊酚麻醉的PK/PD模型以替代脑电双频指数
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 研究旨在寻找替代脑电双频指数（BIS）监测麻醉深度的指标，提出用置换熵（PeEn）和差分熵（EoD）两种基于熵的脑电图测量方法，通过与PK/PD模型生成的模拟BIS值比较评估性能，结果显示二者性能与模拟BIS相当，或可有效监测麻醉深度。
Comments 9 pages, 4 figures, submitted to the 12th Federation of European Simulation Societies Conference (Eurosim 2026)
Contextual Semantic Relevance and Word Surprisal Predict N400 and P600 Dynamics During Naturalistic Reading
语义整合和词汇预期塑造自然阅读过程中的N400和P600动态
机构 * Tongji University（同济大学） ； University of Tuebingen（图宾根大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 研究借助语料库，通过回归分析等测试语境语义相关性和词惊喜度对脑电活动的预测，发现二者与脑电反应相关但模式有别，语境语义相关性在P600窗口解释力强，表明自然阅读依赖二者，其提供了话语语义与脑电动态的计算联系。
Perceptually Aligning Representations of Music via Noise-Augmented Autoencoders
通过噪声增强自动编码器对音乐表示进行感知对齐
机构 * Johannes Kepler University（约翰内斯·开普勒大学） ； Queen Mary University（女王玛丽大学） ； Sony Computer Science Laboratories (CSL)（索尼计算机科学实验室（CSL））
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 研究如何通过噪声增强自动编码器结合感知驱动损失对音乐表示进行感知对齐，经训练产生按感知层次结构构建的编码，此方法在估计音乐音高惊喜和预测脑电反应中效果超以前方法，还提供预训练权重。
Comments Accepted to EUSIPCO 2026. Previous version appeared in NeurIPS 2025 - AI for Music Workshop. 5 pages, 2 figures, 1 table
Privacy-Protecting Techniques for Behavioral Biometric Data: A Survey
行为生物特征数据的隐私保护技术：综述
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文综述了保护行为生物特征数据隐私的匿名化技术，分析了不同行为特征的隐私保护方法及存在的不足。
Self-Consistent Closure of Fractal Dimension, Nonextensive Statistics, and Non-Markovian Dynamics in Critical Systems
临界系统中分形维数、非广延统计和非马尔可夫动力学的自洽闭合
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文通过相空间自洽性推导出分形维数D、Tsallis指数q和记忆指数α之间的代数闭合关系α=D/(2D-1)及q=1+1/D，并在八个实验系统中验证了其普适性。
Comments 3 pages, 2 columns, 1 figure
AudioSAE: Towards Understanding of Audio-Processing Models with Sparse AutoEncoders
AudioSAE：利用稀疏自编码器理解音频处理模型
机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文在Whisper和HuBERT的编码器层训练稀疏自编码器（SAE），评估其稳定性和可解释性，并展示其在特征解耦、概念擦除、语音检测优化及与人类脑电活动对齐方面的实用价值。
Comments Accepted to EACL 2026, main track
Journal ref Proceedings of EACL 2026, pages 3221-3254
A Robust Framework for Model Order Selection in Correlated Large-Dimensional CES Noise
相关大维CES噪声下模型阶数选择的鲁棒框架
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 针对大维相关非高斯CES噪声中的模型阶数选择问题，提出一个两阶段鲁棒框架，包括基于Toeplitz修正M估计的白化步骤和基于大维随机矩阵理论的信号子空间秩推断，并证明了估计量的一致性和特征值上界。
Comments 13 pages (Main Paper), 6 pages (Supplementary Material), 9 figures
Tensor Analysis and Fusion of Multimodal Brain Images
张量分析与多模态脑图像融合
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出利用张量结构分析多模态神经影像数据，引入马尔可夫-彭罗斯图进行建模，首次将Granger因果分析视为张量回归问题，展示其在脑网络分解中的潜力。
Comments 23 pages, 15 figures, submitted to Proceedings of the IEEE
Biophoton Emission from Palm during Meditation: A Multi-Method Complexity Analysis
冥想期间手掌的生物光子发射：多方法复杂性分析
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 采用多方法复杂性分析框架，研究人类手掌在冥想期间的超弱光子发射，发现冥想导致发射间歇性系统性降低，并与心脏和脑电复杂性变化一致。
Comments 49 pages, 8 Figures, it will be submitted to Frontiers in Photobiology
Finite-size scaling of hetero-associative retrieval in continuous-signal-driven Ising spin systems
异关联记忆在连续信号驱动的伊辛自旋系统中的有限尺寸缩放
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出多层伊辛框架，结合几何保持的连续到伊辛编码器与Kanter-Sompolinsky伪逆记忆耦合，实现跨模态回忆，并验证有限尺寸修正对存储容量的影响。
Mixed Membership Models for Multilevel Functional Data
多级函数数据的混合成员模型
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出多级函数数据的混合成员模型，利用层次结构扩展传统聚类，通过混合成员概念提升模型灵活性和可扩展性，应用于自闭症儿童脑电图研究。
PanLUNA: An Efficient and Robust Query-Unified Multimodal Model for Edge Biosignal Intelligence
PanLUNA: 一种高效且稳健的多模态模型，用于边缘生物信号智能
机构 * DEI, University of Bologna（博洛尼亚大学DEI）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 PanLUNA是一种紧凑的多模态基础模型，能够高效处理EEG、ECG和PPG信号，实现跨模态早期融合，同时在推理时对缺失模态具有鲁棒性。其在生物信号检测和睡眠分期任务中表现出色。
Comments 5 pages, 5 tables, 1 figure, preprint
Validating Computational Markers of Depressive Behavior: Cross-Linguistic Speech-Based Depression Detection with Neurophysiological Validation
验证计算性抑郁行为标志物：基于语音的抑郁症检测的跨语言研究与神经生理验证
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文通过扩展CDMA框架，结合中文语料和EEG数据，验证了基于语音的抑郁症检测模型的跨语言鲁棒性及神经生理基础，展示了其在中文数据集上的高检测性能。
Comments 12 pages, 6 figures
Bayesian Multi-Group Functional Factor Models with Parameter-Expanded Cumulative Shrinkage Priors
贝叶斯多组功能因子模型与参数扩展累积收缩先验
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出一种贝叶斯多组功能因子分析框架，通过显式分解组特定均值函数和潜在成分，联合建模不同组的数据，利用B-样条基函数实现低秩表示，并通过参数扩展累积收缩先验自动选择共享和组特定因素数量。
Neuro-Cognitive Reward Modeling for Human-Centered Autonomous Vehicle Control
神经认知奖励建模用于以人为中心的自动驾驶控制
机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出基于EEG的决策框架，将人类认知信息整合到强化学习中，提升自动驾驶的避障能力。
HyFI: Hyperbolic Feature Interpolation for Brain-Vision Alignment
HyFI：超几何特征插值用于脑-视觉对齐
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出HyFI框架，通过超几何空间插值融合和压缩视觉特征，解决脑信号与图像信息层级差异及语义特征纠缠问题，提升脑-视觉对齐效果。
Comments 17 pages, 13 figures. Published in AAAI 2026
Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 40, 2026
Riding Brainwaves in LLM Space: Understanding Activation Patterns Using Individual Neural Signatures
在LLM空间中骑行脑波：利用个体神经特征理解激活模式
机构 * Kubo Technologies
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 研究通过训练个性化线性探针，发现冻结的LLM表示能编码个体特定的EEG信号，且在高伽马功率上表现显著优于群体探针。
Modules as effective nodes in coarse-grained networks of Kuramoto oscillators
模块作为Kuramoto振子粗粒化网络中的有效节点
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 研究模块化网络中Kuramoto振子的动力学，提出通过将模块替换为有效单个振子的粗粒化方法，揭示模块内和模块间耦合强度的相互作用，展示该方法在不同模块数下的相变描述能力。
Comments 26 pages, 6 figures, revised with new results
Localized Sparse Principal Component Analysis of Multivariate Time Series in Frequency Domain
多变量时间序列频域中的局部稀疏主成分分析
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)
AI总结 本文提出一种在频域中对高维时间序列进行可解释主成分分析的方法，通过开发高效的频域序列算法，实现稀疏局部化的主成分估计，用于理解精神分裂症患者的神经机制。
Comments 63 pages, 6 figures
