认知生物特征识别中的表示学习与模式识别：综述

基于摘要分析。本文关注认知生物特征识别领域的方法整理，覆盖生物特征识别以及认知与情绪状态识别等应用。作者提出分类框架，沿信号采集、预处理、表示学习和模式识别四个环节组织文献，旨在统一梳理不同生物信号与应用中的方法进展，而非提出新的 EEG 解码算法。 作者指出，既有综述主要聚焦 EEG、ECG 等部分模态，本文则旨在覆盖主要生物信号模态及其应用，并通过统一视角促进跨领域知识迁移。摘要未列出完整模态清单、具体表示学习方法或模式识别算法，因此尚不能判断其是否系统区分手工特征与学习式表示，也不能确认其对不同任务和评估协议的比较深度。 作者还讨论了开放研究方向，以及构建可靠、安全的认知生物特征识别系统的未来展望。对 EEG 研究而言，本文的直接参考价值主要是方法分类与问题定位；认知生物特征识别不等同于 BCI，摘要也未提供 BCI 控制任务或跨被试、跨会话泛化效果的验证。 当前未取得全文，文献检索范围、纳入标准、数据集覆盖、评估协议及安全性讨论的具体证据尚未验证；不宜据此推断某类方法优于其他方法，或将综述中的跨领域迁移目标视为已证实的 EEG 效果。