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在BCI的背景下，更具体地用于通过脑电图（EEG）测量的数据分析，传统方法基于根据数据计算得出的精心选择的功能。通常应用的技术包括时间域中脑电图数据的主要成分分析，或基于频域中功率谱的特征（Azlan＆Low，2014; Boubchir等，2017; Boonyakitanont et al。，2020）。由于深度学习领域的最新进展，提出了避免手动特征提取的神经网络的不同架构，并且似乎超过了更传统的方法。例如，提出了神经网络EEGNET来支持多个BCI范式，通常被称为该领域的基准模型（Lawhern等，2018）。在临床环境中，使用VGG16神经网络的某些变体来检测与癫痫相关的信号（Da Silva LourenC报O等，2021）。通常，深度学习已成功地应用于与脑电图数据有关的各种任务（Craik等，2019； Roy等，2019）。

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