在线脑电类别失衡不再拖垮对齐，OSPDIM纠正几何偏斜

内容概述 一项预印本研究提出OSPDIM，一种面向在线EEG脑机接口类不平衡标签偏移的无源在线无监督域适应框架。研究指出，黎曼对齐方法（如黎曼中心化变换）在处理协变量偏移时有效，但隐含假设类别先验平衡；实际在线场景中标签分布动态变化，会使标准对齐技术在几何上错位目标数据分布。OSPDIM在黎曼流形的切空间映射中引入流形约束偏置参数，通过信息最大化优化以纠正不平衡数据流造成的几何偏斜，并在线估计与修正几何偏置而非依赖全局批统计。2D SPD矩阵仿真显示OSPDIM可纠正标准中心化失效的错位；在多个运动想象数据集上，OSPDIM显著优于标准黎曼基线，尤其在线场景中。该研究为预印本，尚未经过同行评审。