脑电分类算法换数据集就失灵，多数据集基准暴露可比性缺口
一项研究于2026年8月31日发表，使用统一脑电预处理与公共空间模式特征提取流程，在三个公开数据集上评估五种机器学习分类器，结果见《Journal of Computers, Mechanical and Management》。脑机接口系统通过分析脑电图信号在人脑与外部设备之间建立直接通讯，而作者指出脑电分类模型性能与泛化能力高度依赖数据集特性、受试者差异及评估参数。实验显示同一算法在不同数据集间表现悬殊，暴露了脑电解码研究长期存在的可比性缺口。