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摘要：脑机接口（BCI）利用神经活动作为控制信号，实现人脑与外部设备之间的直接通信，通过脑电图（EEG）捕捉大脑产生的电信号，将其转化为反映用户行为的神经意图，正确解码神经意图才能实现对外部设备的控制。基于强化学习的BCI增强解码器仅基于环境的反馈信号（奖励）完成任务，构建了从神经意图到适应变化环境的动作的动态映射通用框架。但使用传统的强化学习方法存在维数灾难、泛化能力差等挑战。因此，本文利用深度强化学习构建解码器以正确解码EEG信号，通过实验证明其可行性，并在具有高动态特性的运动成像（MI）EEG数据信号上展示其更强的泛化能力。
基于EEG脑电信号的双深度Q网络解码器...
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