HOW IT WORKS
技术原理
从 EEG 的源—传感器前向生成关系出发，把头部几何、传感器映射等变化推导为 SPD 协方差流形上的线性变换，再用 Wasserstein Procrustes 对齐域均值和旋转。对齐结果可回溯到频段与源—传感器空间模式。
ALIGNMENT · TECHNOLOGY 05
前向模型约束的 Riemannian 域对齐
从 EEG 前向模型推导 SPD 协方差的可解释线性变化，再以 Wasserstein Procrustes 对齐跨用户或跨设备域。
成熟度：模拟与公开 EEG 验证SPD 流形Wasserstein Procrustes源—传感器解释全局线性假设审计
WHERE IT HELPS
适用场景
- 跨受试者 EEG 解码
- 跨设备与跨导联协方差对齐
- 域漂移的可解释故障诊断
BOTTLENECKS
关键瓶颈
- 真实漂移不全来自前向模型变化
- 全局线性假设难覆盖伪迹和策略变化
- 高质量头模型和传感器位置未必可得
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