扩展现实（XR）环境下的视觉刺激会降低脑电信号质量，但一项新研究显示，深度学习模型仍能保持较高的分类准确率。意大利那不勒斯费德里科二世大学的研究团队评估了SSVEP-TFFNet模型在XR条件下对稳态视觉诱发电位（SSVEP）的分类性能，并与传统方法滤波器组典型相关分析（FBCCA）进行了比较。研究使用了包含30名受试者、1200次试验的开放XR基准数据集，数据通过微软HoloLens 2采集。结果显示，SSVEP-TFFNet在XR条件下优于FBCCA，且将电极从8通道减少至6通道或4通道时，性能仍接近全通道配置。该研究为轻量化、可穿戴的XR脑机接口实现提供了证据。
