脑控机械臂更听话了：新方法2秒分辨你“想不想动”
异步稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口在真实控制中潜力很大，但脑电信号与固定相位模板之间的相位偏移常拖累性能。研究者观察并验证了相位滑动振荡现象，据此提出异步分类方法PSO-AC，把脑电重构为不同初始相位的序列，经同步压缩小波变换提取相位解耦特征，再由概率时序模型区分控制与非控制状态。离线实验（22人）中，2秒数据下平均判别准确率达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，每次成功试验的命令成本从4.30降至1.14，指令触发更稳定、控制效率更高。论文2026年8月21日发表于《国际神经系统杂志》。