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基于空间蒸馏的分布对齐（SDDA）用于跨耳机脑电图分类
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内容提要
本研究针对不同耳机间脑电图（EEG）信号解码的挑战，提出了一种新的空间蒸馏基于分布对齐（SDDA）方法，以实现非侵入性脑机接口中异构跨耳机传输。实验结果表明，SDDA在离线无监督领域适应和在线监督领域适应中均表现出优越的性能，超越了10种经典及最先进的迁移学习算法。
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