异步稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口在真实控制场景中潜力很大，但脑电信号与固定相位模板之间的相位偏移常让性能缩水。研究者观察并验证了相位滑动振荡现象，使用固定相位模板时，不同初始相位的滑动窗口序列会呈现锁定于刺激频率的稳定周期振荡。PSO-AC据此把脑电信号重构为不同初始相位的序列，经同步压缩小波变换提取与相位解耦的时频特征，再用概率时序模型刻画时间动态，区分控制与非控制状态。
离线实验（22名受试者）中，PSO-AC在2秒数据长度下平均控制与非控制判别准确率达94.2%，优于现有基线，9分类任务在不同时间延迟下也保持优势。在线机械臂实验中，该方法让指令触发更稳定、控制效率更高，每次成功试验的命令成本从4.30降至1.14。论文称，异步脑机接口在真实世界控制中展现出很大潜力。论文DOI为10.1142/s0129065727500225。