10、基于脑电信号与直线距离度量的多领域研究进展

基于脑电信号与直线距离度量的多领域研究进展

1. 脑电信号多任务 BCI 应用研究

在脑电信号（EEG）相关的多任务脑机接口（BCI）应用研究中，其核心目标是提升应用质量。研究发现，通过为特定受试者和特定的 EEG 特征提取方法找到最具区分性的认知任务，能够显著改善 BCI 应用的质量。

为了在 BCI 应用中获得更好的性能，可遵循以下步骤：
- 寻找最佳 EEG 特征 ：确定那些包含最具区分性信息的 EEG 特征，这些信息能够反映皮质层面处理认知任务的方式，例如大脑活动的半球不对称性、局部和远程同步等。
- 选择特定的心理任务集 ：利用选定的 EEG 特征，从广泛的候选任务（包括运动和非运动想象任务）中挑选出最适合受试者的具有区分性的心理任务集。
- 改进处理方法 ：探索已使用处理方法的改进版本。

然而，在最佳选定任务集的分类性能上存在较大差异。这可能暗示部分受试者存在以下问题：一是所研究的任务不合适（至少与所使用的 EEG 特征结合时不合适）；二是受试者在执行任务时注意力不集中；也可能两者皆有。为了排除注意力不集中这一原因，并使初步分析更具一致性，未来研究计划在不同日期获取的类似数据上重复本研究的所有步骤。

2. 摄影构图相似度计算的直线距离度量研究

摄影理论表明，线条是创造照片构图和氛围的重要元素。为了计算摄影构图的差异，研究人员提出了一种基于直线的距离度量方法。

2.1 直线提取

采用霍夫变换（Hough transform）从照片中提取直线，