01
神经信号基础
动作电位与局部电位 · EEG起源与节律 · 采集原理
入门生物电
02
Python与科学计算环境
Anaconda · Jupyter · NumPy · Matplotlib
工具环境
03
信号处理预备知识
采样定理 · 傅里叶变换 · 滤波器 · SNR
理论必备
04
EEG数据读取与可视化
EDF/SET/FIF · MNE-Python · 多通道波形
实践MNE
05
信号预处理实战
陷波滤波 · ICA去眼电 · 带通 · 重参考
预处理核心
06
时域特征提取
ERP提取 · 峰值/潜伏期 · 滑动窗口
特征时域
07
频域特征提取
PSD · 频带划分 · 时频分析 · 小波
频域小波
08
深度学习基础回顾
感知机 · 激活函数 · 优化器 · 正则化
理论基础
09
PyTorch框架入门
张量 · 自动求导 · 构建网络 · 训练流程
框架PyTorch
10
卷积神经网络(CNN)基础
卷积/池化 · LeNet/AlexNet · 1D-CNN
CNN架构
11
循环神经网络(RNN)基础
RNN · LSTM/GRU · 双向RNN
序列RNN
12
EEGNet实战
网络结构 · PyTorch实现 · 运动想象训练
EEGNetBCI
13
注意力机制与Transformer
自注意力 · 位置编码 · EEG Transformer
注意力前沿
14
数据增强技术
滑动切片 · 噪声注入 · GAN合成
增强GAN
15
迁移学习在神经信号中
预训练 · 微调 · 领域自适应 · 跨被试
迁移实战
16
图神经网络(GNN)与脑网络
功能连接 · GCN · 脑网络可视化
GNN脑网络
17
对比学习与自监督学习
SimCLR · MoCo · EEG对比学习
自监督对比
18
多模态神经信号融合
EEG-fMRI · 眼动融合 · 知识蒸馏
多模态融合
19
可解释性分析
Grad-CAM · 显著图 · 特征重要性
可解释可视化
20
模型压缩与部署
量化 · 蒸馏 · 剪枝 · ONNX
部署优化
21
BCI竞赛经典方案解析
BCI Competition IV 2a · 运动想象pipeline
竞赛BCI
22
睡眠分期实战
AASM规则 · PSG处理 · SeqSleepNet
睡眠分期
23
癫痫检测实战
HFO · 3D-CNN · 临床部署
癫痫检测
24
情绪识别实战
DEAP数据集 · 多通道融合 · 实时系统
情绪DEAP
25
脑机接口(BCI)系统搭建
在线架构 · 实时流 · 反馈范式
系统BCI
26
神经信号处理中的伦理问题
隐私 · 公平性 · 知情同意 · 安全
伦理责任
27
前沿研究方向
神经符号学 · SNN · 神经形态计算
前沿SNN
28
论文复现与实验管理
MLflow/WandB · 超参数优化 · 可视化
实验复现
29
项目实战：运动想象分类
数据下载到部署 · 文档规范 · 开源
实战完整项目
30
课程总结与职业发展
知识体系 · 学习路径 · 科研/工业机会
总结职业