脑机百科消息(bciwiki.com)，据《Biomedical Physics & Engineering Express》2026年10月23日发表的研究，日本电气通信大学（The University of Electro-Communications）的作者Washizawa Y提出一种面向稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口（BCI）的免训练信号增强方法。该方法通过反复随机采样和粘贴脑电（EEG）信号，增强其中的SSVEP分量。
SSVEP是大脑对周期性视觉刺激产生的持续响应，基于这一信号的脑机接口可识别用户的目标指令。论文指出，用于识别指令的深度神经网络等学习型方法需要训练数据，前期成本较高；此次研究选择从信号处理入手，而不依赖模型训练。
研究使用合成信号和公开基准数据集开展实验。结果显示，在所有受测信号长度下，所提方法均优于传统方法，信息传输率最高提升11.30bit/min。上述结果来自合成信号和公开数据集测试。