分类器（解码器）

分类器是流水线最末端那个训练好的模型，由它来作出真正的决定。它接过从信号里提取的特征，把它们映射成一个选择——向左还是向右、是还是否、几个字母里的哪一个——或者映射成设备该执行的一条命令。如果说特征提取是把证据准备好，分类器就是那位掂量证据、宣布判决的法官。

它可以简单到只是在数据中画的一条直线。像 LDA 这样的线性方法，会把各个特征加权求和，若总和落在某个阈值之上就判为一类、之下就判为另一类——又快又稳，是实际脑机接口里的常客。在另一端，当训练数据足够多时，神经网络则能划出复杂得多的分界。

无论形式如何，分类器都得先用带标注的例子训练，而它的好坏，永远不会超过这些例子本身。由于脑信号会漂移，许多系统还会为每个决定附上一个置信度，好让接口在模型没把握时先按兵不动、或再问一次。