State-Flow Coordinated Network (StaFlowNet) for Motor Imagery EEG decoding. Dual-branch architecture separating global state and temporal flow information with state-modulated flow mechanism for enhanced MI-BCI performance. Activation: StaFlowNet, MI-EEG decoding, motor imagery BCI, state-flow coordination, EEG deep learning.
基于论文 "State-Flow Coordinated Representation for MI-EEG Decoding" (arXiv:2604.08157v1, 2026)
运动想象(MI)脑电信号包含两种互补信息：
现有深度解码模型通常只关注其中一种信息流，导致学习不稳定和次优性能。
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│ Input: MI-EEG Signal │
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│ State │ │ Flow │ │ State-Flow │
│ Branch │ │ Branch │ │ Coordination│
│ (全局) │ │ (时序) │ │ Module │
└────┬────┘ └────┬────┘ └──────┬──────┘
│ │ │
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Global State Temporal Flow Modulated Flow
Vector Features Features
(任务上下文) (细粒度动态) (增强特征)
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│ 分类器 │ │ 分类器 │ │ 融合分类器│
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# 提取全局状态向量
state_vector = StateEncoder(EEG_signal)
# 捕获任务级上下文信息
# 输出: [batch, state_dim]
功能：
# 提取时序流动特征
flow_features = FlowEncoder(EEG_signal)
# 捕获细粒度时间动态
# 输出: [batch, time_steps, flow_dim]
功能：
# 核心创新：状态调制机制
modulated_flow = StateModulation(
flow_features, # 流动特征
state_vector # 状态向量作为调制信号
)
# 动态门控机制
gate = sigmoid(MLP(state_vector))
modulated_flow = flow_features * gate + flow_features
作用：
| 特性 | 传统方法 | StaFlowNet |
|---|---|---|
| 信息利用 | 单一信息流 | 双信息流协调 |
| 上下文建模 | 有限 | 显式全局状态 |
| 动态捕获 | 局部 | 状态调制增强 |
| 解码性能 | 基准 | SOTA |
在三个公开MI-EEG数据集上验证：
StaFlowNet 显著优于现有SOTA方法：
验证各组件贡献：
应用流程:
1. 采集MI-EEG信号
2. StaFlowNet特征提取
3. 运动意图分类
4. 控制外部设备
优势：
StaFlowNetConfig = {
'input_channels': 64, # EEG通道数
'sampling_rate': 250, # 采样率(Hz)
'state_dim': 128, # 状态向量维度
'flow_dim': 64, # 流动特征维度
'num_classes': 4, # MI类别数
'temporal_window': 1000, # 时间窗口(ms)
}
# 损失函数
loss = CrossEntropyLoss(predictions, labels)
# 优化器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)
# 学习率调度
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
# 标准EEG预处理流程
1. 带通滤波: 4-40 Hz (运动相关频段)
2. 重参考: 平均参考或Cz参考
3. 分段: 运动想象时段提取
4. 归一化: 通道级标准化
execreadwriteUser: 请帮我应用此技能
Agent: 我将按照标准流程执行...
User: 有更复杂的场景需要处理
Agent: 针对复杂场景，我将采用以下策略...