脑电里的PCA：把64个电极浓缩成几张地形图
脑电分析中，PCA 可将 64 导电极数据降维成少数几个主成分：空间 PCA 以电极作变量，得到头皮地形图；时间 PCA 以时间点作变量，得到典型波形。需先去均值，注意方差大不等于重要，第一主成分可能是眨眼等伪迹。PCA 求正交、ICA 求统计独立，实际流程常先用 PCA 压缩维度再对结果做 ICA。
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心理与大脑技术 · 公众号AI 评分3333
心理与大脑技术 · 公众号AI 评分2424 短时傅里叶变换（STFT）：既看时间又看频率的时频分析
短时傅里叶变换（STFT）通过滑窗分段做傅里叶变换，得到"时间—频率—功率"时频图，是脑电常用的时频分析工具之一。其核心权衡在窗长：窗越长频率分辨率越细但时间分辨率变差，窗越短则相反，论文中必须报告窗的类型和长度。实战需注意边界效应、基线期标准化和配色陷阱，短促高频事件或频率快变信号则需考虑小波变换等更高级方法。
MOABB · 官方版本发布AI 评分4949 MOABB v1.7.2 发布：修复 pyRiemann 兼容性
脑机接口基准评测库 MOABB 发布 v1.7.2 补丁版本，修复与 pyRiemann 平均值 API 的兼容性问题。TRCA 与 TRCSP 改用 gmean 以支持 pyRiemann 0.12 及 0.13 开发版，TRCSP 指标改为关键字传参以修复 0.12 版下的拟合问题，并新增回归测试。