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脑机接口里的 SSVEP 频率识别有一个很实际的问题：训练数据少、个体差异大、信号噪声高，但系统仍然需要快速判断用户注视的是哪个闪烁频率。

CCA（Canonical Correlation Analysis）看起来是一个传统线性统计方法，却长期在 SSVEP 中有效。原因不在于它复杂，而在于它抓住了任务里最稳定的结构：刺激频率和脑电响应之间的相关性。

个人博客最重要的第一步不是主题多漂亮，而是发布链路是否稳定：本地能写，静态站能生成，GitHub Pages 能托管，域名能访问，后续文章能持续更新。

Hexo + GitHub Pages 的价值在于把这个链路压到足够轻：Markdown 写作、Node.js 生成静态页面、GitHub 托管、域名解析到 Pages。