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第112章 “灵犀”初通——意念钢流的起点（第2页）

“蜂群意志”炼金术：

预处理流水线： 开发自动化流程：去工频（陷波滤波）、去眼电/肌电伪迹（独立成分分析ICA）、带通滤波（提取mu/beta节律）。

特征工程： 共空间模式（CSP） 作为核心武器！利用“金矿”数据训练CSP空间滤波器，最大化不同运动想象（如左手vs右手）的脑电信号差异。效果： 经过CSP变换后，原本混沌的脑电信号在特定“脑空间”维度上变得泾渭分明！

分类之王：卷积神经网络（CNN）：

将CSP处理后的多通道时空信号视为 “图像” （时间轴为横轴，空间通道为纵轴，信号强度为像素值）。

设计专用 1D-CNN架构（1维卷积更适合时序信号），卷积层自动提取深层时空特征。

使用海量“金矿”数据进行训练、验证和调优。

认知状态识别： 采用类似流程，但特征侧重功率谱（如theta波增强与疲劳相关）、复杂度指标等，分类器选用轻量级 随机森林（RF） 或 SVM。

“野战”适应性： 算法特别强化对 运动伪迹（头动、颠簸） 和 战场电磁干扰 的鲁棒性，利用数据库中的干扰样本进行对抗训练。

3. 系统集成与“人机磨合” （陈默统筹）：

“灵犀”原型机组装： 将轻量化干电极端带、ASIC“脑电盒”、加固平板电脑（显示反馈和设置）集成。

反馈设计： 识别结果通过平板上的 虚拟光标移动（对应运动想象） 或 颜色/文字提示（认知状态） 反馈给使用者，形成闭环训练。

“训练营”开课： 在陆装所模拟训练场，首批选拔的 20名技术骨干官兵 成为“灵犀”的第一批学员。他们需要：

学习正确的“运动想象”方法（想象动作但身体不动）。

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通过大量重复训练，让大脑产生更稳定、可识别的信号模式（神经可塑性）。