# 脑电解码

跨被试神经—图像检索中，把少量目标被试观测的均值与源被试全局均值相比，会把被试自身的表征偏移和刺激组成差异混在一起。SA-LBC改为对每个校准刺激取同刺激的源群体锚点、平均残差来估计一阶偏移，再用源数据导出的不确定度收缩修正量。在THINGS-EEG2的10名被试留一被试评估中，Attention–CLIP ViT-B/32配置的MRR从无校准的0.1867升到0.2013和0.2336，但检索增益仍依赖所用表征。

跨被试神经—图像检索中，把少量目标被试观测的均值与源被试全局均值相比，会把被试自身的表征偏移和刺激组成差异混在一起。SA-LBC改为对每个校准刺激取同刺激的源群体锚点、平均残差来估计一阶偏移，再用源数据导出的不确定度收缩修正量。在THINGS-EEG2的10名被试留一被试评估中，Attention–CLIP ViT-B/32配置的MRR从无校准的0.1867升到0.2013和0.2336，但检索增益仍依赖所用表征。

不同实验室的脑电帽电极数量与排布不同，记录甚至不共享同一个观测空间，跨数据集解码因此长期受限。hTSMNet 在解码骨干前加了一个由电极坐标生成的线性映射，把任意电极布局投影到 15 个固定头皮锚点，映射不含受试者专属参数，未见过的受试者与数据集可直接零样本对齐。在三个运动想象数据集、172 名受试者的留一数据集基准上，它零样本与最强对照持平，加入少量只重训末层分类器的校准试次后在每个数据集上都取得最高准确率。

不同实验室的脑电帽电极数量与排布不同，记录甚至不共享同一个观测空间，跨数据集解码因此长期受限。hTSMNet 在解码骨干前加了一个由电极坐标生成的线性映射，把任意电极布局投影到 15 个固定头皮锚点，映射不含受试者专属参数，未见过的受试者与数据集可直接零样本对齐。在三个运动想象数据集、172 名受试者的留一数据集基准上，它零样本与最强对照持平，加入少量只重训末层分类器的校准试次后在每个数据集上都取得最高准确率。