EEG 研究刻画分级阻力弯举中的皮层动态，TTCN-KNN 解码准确率达 97.2%

一项 EEG 研究让 10 名健康受试者在 5 种阻力条件下完成单臂弯举，捕捉运动相关皮层电位与功率谱密度随阻力变化的差异。研究采用 Triplet Temporal Convolutional Network（TTCN）提取特征并结合 KNN 分类，受试者内留一试次评估准确率达 97.2%，留一受试者交叉评估最高 93.0%。