神經非平穩性與訊號漂移

神經非平穩性指的是長期記錄的統計特性會隨時間改變，因此在某一時刻擬合的解碼器，會逐漸與其後的資料失配。在短時間尺度上，電極微動、變動的雜訊，以及某通道由哪些單元主導的變化，會在單一會期內改變所觀測到的特徵；跨越數日與數週，所擷取的特定神經元汰換、波形振幅衰減、基線放電率偏移，組織介面亦重塑。此種漂移——而非資訊不足——才是運動 BCI 效能在無干預下衰退的首要實務原因。

非平穩性正是使重新校準、自適應與對齊方法有其必要的緣由。可有用地將其區分為電極／波形層次的變化（某些通道獲得或失去單元）與表徵層次的變化（群體編碼本身重組，例如透過可塑性）。前者可藉由追蹤特徵或重新擬合觀測模型來緩解；後者則更為微妙，因為由意圖到活動的映射確實已經移動。一項關鍵的現代觀察是：儘管個別通道高度非平穩，其所張成的低維潛在結構卻相對穩定，這催生了潛在空間對齊的做法。