B站脑机接口主流算法解析课程视频汇总
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脑机接口主流算法解析课程包括四场：
课程1：SSVEP算法解析
课程2：ERP/P300算法解析
课程3：运动想象算法解析
课程4：情感脑机接口算法解析
本次课程由陈小刚教授主持。陈小刚教授，中国医学科学院生物医学工程研究所副研究员。主要研究方向为脑机接口。已在PNAS、Journal of Neural Engineering、International Journal of Neural System等重要SCI期刊和会议上发表30余篇学术论文。
主讲人：杨晨，北京邮电大学电子工程学院博士后。博士毕业于清华大学生物医学工程专业，主要研究方向为脑-机接口技术及神经信号处理。负责2019年及2020年世界机器人大赛BCI脑控机器人大赛技术赛比赛框架设计工作。
主讲内容：无训练稳态视觉诱发电位脑-机接口定义及主流算法介绍。重点分析滤波器组典型相关分析(FBCCA)、空时均衡及动态窗算法及设计思路。
主讲人：黄志岷，澳门大学科技学院电机及电脑工程系博士生。主要研究方向为基于视觉诱发的脑机接口技术，信号处理和机器学习。作为队长，在2019世界机器人大赛BCI脑控机器人大赛暨第三届中国脑机接口比赛中，获得技术赛综合特等奖、枕叶/稳态视觉刺激脑机组第一名及颞叶/运动想象脑机组第一名，并创脑机打字纪录。
主讲内容：SSVEP有训练的主流算法介绍。包括典型相关分析（CCA）和任务相关成分分析（TRCA）等，其基本原理和Matlab代码实现等，以及不同算法之间的联系。SSVEP有训练的主流算法的改进。针对主流算法在实际应用中的可能出现的问题（如：训练数据不足的问题）而提出的改进算法。
课程地址B站：
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主讲人：李舒蕊，华东理工大学信息科学与工程学院博士生。主要研究方向为脑机接口系统优化与应用，在基于P300脑机接口系统的信号分析与处理中有丰富经验。作为技术主要负责人曾获国家自然科学基金委主办的第三届中国脑-机接口比赛技术赛一等奖。导师为华东理工大学信息科学与工程学院金晶教授。
关于金晶教授的简介，可以查看《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
主讲内容：P300脑机接口系统介绍；P300信号的主流分类算法，介绍P300脑机接口中的主流分类算法，如Fisher 线性判别分析、逐步线性判别分析、贝叶斯线性判别分析以及支持向量机（SVM）等方法，并结合P300拼写器范式简述目标识别过程。
主讲人：肖晓琳，天津大学博士生。主要研究方向为脑-机接口和脑电信号处理。导师为天津大学医学工程与转化医学研究院教授、院长明东教授。
关于明东教授的简介，可以查看《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
主讲内容：aVEP范式介绍，基于非对称视觉诱发电位（aVEP）的脑-机接口字符拼写范式介绍。DCPM算法介绍，适用于多种ERP特征识别分类的判别典型模式匹配（discriminative canonical pattern matching, DCPM）解码算法。
课程地址B站：
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主讲人：杨帮华：上海大学机电工程与自动化学院、医学院双聘教授，博士生导师。连续从事脑机接口技术及其工程应用研究近20年，主要研究运动想象脑机接口解码技术、虚拟现实技术、BCI结合VR技术在医疗康复领域工程应用，包括脑卒中患者康复训练系统等。BCI脑控机器人大赛赛事专家委员会成员。
关于杨帮华教授的简介，可以查看《第2期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总(修改)》
主讲内容：CSP、SBCSP、FBCSP、discriminativeFBCSP、Regularized CSP介绍及基于CNN的深度学习算法等，帮助参赛团队更加深入认识运动想象脑电信号，了解其主流处理算法和熟悉算法的处理思路及流程，包括算法相应的参考文献；团队研究的脑电预处理、WPD-CSP算法，时间窗优化等，目前开展的基于运动想象BCI结合VR在医疗康复方面的工程化应用，以及BCI在更多疾病诊断及康复应用方面的应用前景。
主讲人：江京，中国航天员中心研究实习员。主要研究方向为航天工效学和视觉脑机接口技术。主要参与项目有装备发展部预研基金、国家自然科学基金等。作为技术主要负责人曾获国家自然科学基金委主办的中国第三届脑-机接口比赛技术赛二等奖。
主讲内容：运动想象典型算法介绍，包括目前常用的提取运动想象脑电数据特征的算法，如FCSP、CSP-tangentspace mapping(TSM)等，优化时间域、空间域和频域特征的方法，如基于mutualinformation、least absolute shrinkage and selection operator等的特征选择算法。
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主讲人：何晖光，中国科学院自动化研究所研究员，博导，中国科学院大学岗位教授。中科院青促会优秀会员，中科院脑智卓越中心团队成员。其研究领域为脑科学、人工智能，脑-机接口、医学影像处理等，研究结果在IEEE TNNLS, IEEE TCYB, IEEE TNSRE, IEEE TCDS, MICCAI等相关领域的国内外核心期刊以及国际主流会议上发表文章150余篇。
主讲内容：多模态情绪识别及跨被试迁移学习介绍：
1）基于少量有标签的样本，如何快速的适配模型；
2）基于大量无标签样本的迁移学习；
3）基于多模态信号半监督的情绪识别。
主讲人：罗赟，上海交通大学电子信息与电气工程学院，计算机科学与工程系博士研究生。主要研究方向为基于脑电的情绪识别和疲劳驾驶检测，机器学习。导师：吕宝粮教授。关于吕宝粮教授的简介可以查看《第2期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
主讲内容：迁移学习的基本概念介绍；域适应迁移学习算法介绍：包括迁移学习中最常见的域适应算法，比如传统的迁移成分分析算法（TCA）,基于神经网络以及对抗学习的域适应算法比如DANN，ADDA等算法，及其实现方法。应用域适应算法建立跨被试的模型介绍：介绍直接基于脑电建立跨被试模型精度下降的原因，并介绍域适应算法在情绪识别以及疲劳驾驶检测领域常见的应用。
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课程观看地址：
讲座1--SSVEP算法解析
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讲座2--ERP/P300算法解析
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讲座3--运动想象算法解析
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讲座4--情感脑机接口算法解析
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