运动想象脑电迁移学习综述

### 关于运动想象脑电迁移学习的综述性资料

在寻找有关运动想象脑电（MI-EEG）迁移学习的综述文献时，可以考虑以下几个方面：

#### 1. MI-EEG 数据特性及其挑战
运动想象脑电信号具有高度个体差异性和非平稳性的特点。不同受试者之间的信号模式可能存在显著差异，这使得跨主体的数据共享变得困难。因此，在构建有效的迁移学习框架之前，理解并处理这些固有的变异性至关重要[^1]。

#### 2. 迁移学习方法概述
为了克服上述提到的数据异质性问题，研究人员提出了多种基于深度神经网络和其他先进算法的技术来实现从源域到目标域的知识传递。具体来说，领域适应(domain adaptation) 和多任务学习(multi-task learning) 是两种常用的方法用于解决 EEG 数据集间存在的分布不匹配现象。

#### 3. 应用实例与案例研究
一些研究表明通过利用预训练模型或特定设计的任务结构可以帮助提高新环境中分类性能的表现。例如，在一项针对肢体移动意图识别的研究中发现，当采用适当调整后的卷积自编码器作为特征提取层时，即使是在未经见过的新参与者身上也能获得较好的泛化能力。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 假设这里有一个已经训练好的迁移学习模型 model_transfer_learned
y_pred = model_transfer_learned.predict(X_test)
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print(f'Accuracy on unseen subjects: {accuracy:.2f}')