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背景：使用电动图像的脑部计算机界面有望通过大脑信号进行直接通信和控制。常见的空间模式（CSP）技术已成为在需要运动图像的任务中从脑电图（EEG）信号中提取歧视性特征的强大工具。目的：本调查论文旨在对运动图像中使用的不同CSP技术进行全面分析，从而强调其优势和局限性。方法：我们审查了文献并确定了各种CSP技术，包括Riemannian CSP，基于深度学习的CSP，Multiway CSP和时间加权的CSP等。对于每种技术，我们都检查了它们的基本原则，算法实现，优势，缺点，使用的过滤技术，使用的分类精度，所使用的数据集和相关注释。结论：理解和比较不同的CSP技术对于增强基于运动图像的BCI的性能至关重要。每种技术都有其自身的优势和考虑因素，例如计算复杂性和对不同BCI场景的适应性。这项调查是研究人员和从业人员选择适当的CSP技术，通过增强基于运动图像的BCI的可靠性和准确性来推动该区域迈向成功的大脑控制系统的宝贵资源。
对常见空间模式的完整调查...
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