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摘要 — 脑机接口 (BCI) 为连接人脑和外部设备提供了一条有前途的途径，其解码能力取得了显著进步，这主要得益于日益复杂的技术，尤其是深度学习。然而，由于会话和受试者之间的分布变化，在现实场景中实现高精度仍然是一个挑战。在本文中，我们将探讨在线测试时间自适应 (OTTA) 的概念，以在推理时间内以无监督的方式持续调整模型。我们的方法通过消除在自适应过程中访问源数据的要求来保证隐私的保护。此外，OTTA 通过不需要任何会话或受试者特定的数据来实现无校准操作。我们将使用轻量级架构以及不同的 OTTA 技术（如对齐、自适应批量归一化和熵最小化）来研究脑电图 (EEG) 运动意象解码任务。我们检查了两个数据集和三个不同的数据设置以进行全面分析。我们的适应方法产生了最先进的结果，有可能促使 BCI 解码的迁移学习转向在线适应。索引术语 —BCI、深度学习、跨学科、迁移学习、运动意象、EEG、测试时间适应
无需校准的在线测试时间自适应脑电图运动意象解码
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