最佳線性估計器

最佳線性估計器是從神經活動到某運動學變數、能最小化均方誤差的線性映射，由二階統計量（刺激／運動學共變異數與神經元–運動學交叉共變異數）計算而得。就方向解碼而言，它是群體向量具原則性的後繼者：群體向量僅將以放電率加權的偏好方向單位向量相加，且僅在偏好方向均勻鋪滿空間且神經元互相獨立時才精確；最佳線性估計器則校正了調諧覆蓋不均與雜訊相關，因而以相同神經元達到更低誤差。

最佳線性估計器是狀態空間濾波器的無記憶、單次對應版本：它不把不確定性沿時間前傳，也不施加動力學先驗，但它是最佳的瞬時線性讀出，並可作為評判外加時間結構（維納、卡爾曼）的基準。在 BCI 中它闡明了一點：卡爾曼解碼器的許多好處並非來自線性本身——讀出仍是線性的——而是來自疊加在類最佳線性估計器觀測模型之上的時間平滑先驗。