EEG
通过电极记录大脑神经元电活动的非侵入式生理信号，幅值在微伏量级，是脑机接口系统的主要输入信号，易受肌电、眼电等生理伪影干扰
时间轴 (近 90 天)
EEG 数据的特点包括信噪比低、个体差异大、电极蒙太奇配置不统一、标注成本极高。
蒙太奇不统一是 EEG 数据标准化中最棘手的环节之一，也是提升模型跨中心泛化能力的关键障碍。
EEG 信号采样率通常在 250–1000 Hz 之间，一次 24 小时长程监测产生数十 GB 量级的时序数据。
数据集包含六个干净的数据会话（J001–J006），每个会话同时包含T2*加权EPI fMRI数据、EEG频段功率（theta、alpha、beta、gamma）、心率、呼吸、加速度、简单行为记录以及左右嗅球、左右杏仁核、左右伏隔核的BOLD值。
音乐认知研究使用功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）等工具实时观察听音乐时哪些脑区被激活
SPERA有望成为EEG分析的通用预训练骨干，前提是其跨设备、跨任务泛化能力在更广泛的独立评测中得到验证
SPERA是一个引入球面先验的EEG基础模型，采用联合嵌入预测架构（JEPA）在潜空间中进行预测，而非在观测信号上做重建
目前主流的EEG基础模型大多依赖基于重建的预训练目标，让模型学习还原观测到的原始信号
EEG 信号幅值仅在微伏（μV）量级，而肌电伪影（EMG）幅值可达数百微伏，眼电伪影（EOG）会在低频段引入大幅漂移
EEG信号存在显著的个体差异，样本量过小会导致结论的统计效力和泛化能力难以保证
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全部知识事实 (11)
EEG 信号采样率通常在 250–1000 Hz 之间，一次 24 小时长程监测产生数十 GB 量级的时序数据。
50%待验证蒙太奇不统一是 EEG 数据标准化中最棘手的环节之一，也是提升模型跨中心泛化能力的关键障碍。
50%待验证EEG 数据的特点包括信噪比低、个体差异大、电极蒙太奇配置不统一、标注成本极高。
50%待验证数据集包含六个干净的数据会话（J001–J006），每个会话同时包含T2*加权EPI fMRI数据、EEG频段功率（theta、alpha、beta、gamma）、心率、呼吸、加速度、简单行为记录以及左右嗅球、左右杏仁核、左右伏隔核的BOLD值。
50%待验证音乐认知研究使用功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）等工具实时观察听音乐时哪些脑区被激活
50%待验证SPERA是一个引入球面先验的EEG基础模型，采用联合嵌入预测架构（JEPA）在潜空间中进行预测，而非在观测信号上做重建
50%待验证目前主流的EEG基础模型大多依赖基于重建的预训练目标，让模型学习还原观测到的原始信号
50%待验证EEG 信号幅值仅在微伏（μV）量级，而肌电伪影（EMG）幅值可达数百微伏，眼电伪影（EOG）会在低频段引入大幅漂移
50%待验证EEG信号存在显著的个体差异，样本量过小会导致结论的统计效力和泛化能力难以保证
50%待验证侵入式BCI相比头皮脑电图（EEG）具有更高的空间分辨率与信噪比
50%待验证SPERA有望成为EEG分析的通用预训练骨干，前提是其跨设备、跨任务泛化能力在更广泛的独立评测中得到验证
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