脑机接口TDCA算法性能优化：自采数据中表现不佳的原因分析与改进措施综述

内容概要：本文详细分析了TDCA算法在自采数据中表现不佳的可能原因，并提出了相应的改进建议。首先，从算法敏感性方面指出时空滤波器对噪声敏感，建议增加预处理步骤如带阻滤波和ICA去除伪迹；信号对齐问题则需要使用同步触发设备并在预处理阶段重新对齐触发信号与EEG数据。其次，在数据采集与范式设计方面，强调了刺激参数与清华数据集差异、通道配置与空间模式不匹配以及校准数据量不足等问题，并给出了具体的调整建议，包括检查刺激频率、优化电极配置、增加试次数等。最后，考虑到个体差异与视觉疲劳、数据分段与时间窗选择等因素，提出了引入个性化校准、尝试不同时间窗长度等措施。改进策略总结为优化预处理流程、验证刺激参数、调整通道配置、增加校准数据量和引入迁移学习五个方面。 适合人群：从事脑机接口研究或TDCA算法应用的研究人员、工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助研究人员分析TDCA算法在自采数据中表现不佳的原因；②指导研究人员通过优化预处理流程、验证刺激参数等方式改进TDCA算法的应用效果。 其他说明：若上述调整仍无效，可进一步提供数据样例或实验参数细节，以便针对性分析。文章提供的建议基于对TDCA算法特性的深入理解，旨在提高算法在实际应用中的性能和稳定性。