Computing and Informatics

混合脑机接口研究面临脑电信号空间分辨率低、数据量小且涉及隐私、以及联邦学习中数据分布不均等挑战。一篇发表于《Computing and Informatics》的论文提出名为FSDFGL的联邦图学习框架，在构建图数据时将肌电信号融入脑电信号，并在联邦学习过程中仅共享结构信息，以避免异构特征共享导致的性能下降。在TAN数据集上的实验表明，该框架在识别复杂运动意图方面具有优势。