脑机接口开题报告
燕山大学
研究生学位论文开题报告
课题名称：基于脑磁图的脑机接口方法研究研究生姓名：周丽娜
导师姓名：王金甲
所在院、系：信息科学与工程学院
学科、专业：电路与系统
燕山大学研究生部
2009年12 月20 日
说明
一、研究生开题报告各项内容，要实事求是，逐条认真填写。表达要明确、严谨，字迹要清晰易辨，外来语要同时用原文和中文表达。第一次出现缩写词，须注出全称。
二、参加开题报告评议组成员，应具有副高职以上职称。硕士学位研究生开题报告，评议组成员不得少于三人；博士学位研究生开题报告，评议组成员不得少于五人。每个评议组成员应有一位组长，其中博士学位研究生开题报告评议组组长应具有教授职称。每个评议组可另有一位记录员，记录员应具有讲师以上（含讲师）职称，并应熟悉相应专业。
三、开题报告应对评议组成员所提出的问题及研究生的回答给出具体、准确的记录。开题报告结束后，由评议组成员综合评议组成员的意见，写出具体评议结论。并由专业负责人审核签字后，报研究生部备案。
四、本报告中，由研究生本人撰写的对课题和研究工作的分析及描述、对硕士学位论文研究生应不少于3000字，对博士学位论文研究生应不少于5000字。第二页以后各栏空格不够时，可另行加页。
五、根据论文工作的最终研究结果，所提交学位论文的题目可以在本开题报告的基础上有适当改动。
六、本开题报告一式三份，学生个人和导师留一份，学科留一份，交研究生部培养办一份备案（除签字以外必须打印），研究生部不负责查询。
脑机接口技术综述
脑机接口技术的研究综述 摘要 脑机接口( Brain- Computer Interface, BCI)是在大脑和计算机或其他电子设备之间建立的不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的一种全新通讯和控制技术。脑机接口作为当前神经工程领域中最活跃的研究方向之一，在生物医学、神经康复和智能机器人等领域具有重要的研究意义和巨大的应用潜力，近10年来，脑机接口技术得到了长足的进步和飞速的发展，应用领域也在逐渐扩大。本文概述了基于脑电信号( EEG )的BCI系统的组成和基本原理、涉及的关键技术和研究现状, 最后分析了脑-机接口技术目前存在的问题与应用前景。 关键词：脑机接口；脑电信号；特征提取；特征分类 一、引言 脑机接口是一种不依赖大脑外周神经与肌肉正常输出通道的控制系统，通过采集和分析人脑生物电信号，在人脑与计算机或其他电子设备间建立起直接交流和控制的通道，这样人就可以直接通过大脑来表达意愿或操纵设备，而不需要语言或肢体的动作[1-2]。研究和发展脑机接口技术可以帮助肌肉萎缩、脊髓损伤等神经肌肉方面的患者以及交流障碍者有效地完成对外界交流和控制[3]。 脑机接口技术形成于20世纪70年代，是一门涉及纳米技术、生物技术、信息技术、心理认知科学、计算机科学、生物医学工程和应用数学等多学科的交叉技术，20多年来，随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，BCI 技术的研究呈明显的上升趋势，特别是1999年和2002年两次BCI国际会议的召开为BCI技术的发展指明了方向。目前,BCI技术已引起国际上众多学科科技工作者的普遍关注，成为生物医学工程、计算机技术、通信等领域一个新的研究热点。BCI技术的核心是把用户输入的脑电信号转换成输出控制信号或命令的转换算法。BCI研究工作中相当重要的部分就是调整人脑和BCI系统之间的相互适应关系，也就是寻找合适的信号处理与转换算法,使得神经电信号能够实时、快速、准确地通过BCI系统转换成可以被计算机识别的命令或操作信号。BCI技术的发展目前还存在着很多问题，有待于更多的科技工作者致力于深入的研究。为促进BCI 技术的发展，本文在查阅有关资料的基础上，对BCI的原理、结构做了较为详细的综述，并对其应用前景、存在的问题以及评价标准进行了探讨
脑机接口技术综述
脑机接口技术综述 标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
脑机接口技术的研究综述 摘要 脑机接口( Brain- Computer Interface, BCI)是在大脑和计算机或其他电子设备之间建立的不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的一种全新通讯和控制技术。脑机接口作为当前神经工程领域中最活跃的研究方向之一，在生物医学、神经康复和智能机器人等领域具有重要的研究意义和巨大的应用潜力，近10年来，脑机接口技术得到了长足的进步和飞速的发展，应用领域也在逐渐扩大。本文概述了基于脑电信号( EEG )的BCI系统的组成和基本原理、涉及的关键技术和研究现状, 最后分析了脑-机接口技术目前存在的问题与应用前景。 关键词：脑机接口；脑电信号；特征提取；特征分类 一、引言 脑机接口是一种不依赖大脑外周神经与肌肉正常输出通道的控制系统，通过采集和分析人脑生物电信号，在人脑与计算机或其他电子设备间建立起直接交流和控制的通道，这样人就可以直接通过大脑来表达意愿或操纵设备，而不需要语言或肢体的动作[1-2]。研究和发展脑机接口技术可以帮助肌肉萎缩、脊髓损伤等神经肌肉方面的患者以及交流障碍者有效地完成对外界交流和控制[3]。 脑机接口技术形成于20世纪70年代，是一门涉及纳米技术、生物技术、信息技术、心理认知科学、计算机科学、生物医学工程和应用数学等多学科的交叉技术，20多年来，随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，BCI技术的研究呈明显的上升趋势，特别是1999年和2002年两次BCI国际会议的召开为BCI技术的发展指明了方向。目前,BCI技术已引起国际上众多学科科技工作者的普遍关注，成为生物医学工程、计算机技术、通信等领域一个新的研究热点。BCI技术的核心是把用户输入的脑电信号转换成输出控制信号或命令的转换算法。BCI研究工作中相当重要的部分就是调整人脑和BCI系统之间的相互适应关系，也就是寻找合适的信号处理与转换算法,使得神经电信号能够实时、快速、准确地通过BCI系统转换成可以被计算机识别的命令或操作信号。BCI技术的发展目前还存在着很多问题，有待于更多的科技工作者致力于深入的研究。为促进BCI技术的发展，本文在查阅有关资料的基础上，对BCI的原理、结构做了较为详细的综述，并对其应用前景、存在的问题以及评价标准进行了探讨。
脑机接口技术研究概述
网络与通信信息技术与信息化 26 2008年第6期 脑机接口技术研究概述 A R ev ie w of B ra i n-Co mputer Interface T echnology 朱文明* 高 诺** Z H U W en-m in g GAO N uo 摘 要 脑机接口(B rai n-Co m puter Interf ace,BC I)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的一种通讯系统。本文概述了基于脑电信号(EEG)的BC I技术的基本原理、研 究方法、类型、研究现状,并分析了目前存在的问题与应用前景。 关键词 脑机接口 脑电信号 人机接口 Abstract Bra i n-Co m puter Inte rface(BC I)is a comm un i cati on syste m in wh i ch messages or comm ands that an i nd i v i dua l sends to the ex terna lwo rl d do no t pass through the brai n s no r m al outpu t path w ays(periphera l nerves and m usc l es).Th is pape r su mm ar ized the basi c pri nc i ple,researchm e t hods,class ifi cati on and status,the proble m s in current stud i es and the d irec tion for future i nvesti gation are ana lyzed. K ey word s B ra i n-co m pute r i n terface E l ec troencepha l og raph signa l s H u m an-compu ter i nterface 对严重神经或肌肉伤残患者来说 直接用大脑控制装置是不可能的 ,但是近年来随着脑科学、计算机科学、信号处理技术的飞速发展以及残疾患者的需求意识的不断提高,一项被称作脑机接口(B ra i n-Computer Interface,BC I)的技术正在逐步使得人类利用脑信号同计算机或其他装置进行通讯成为可能。脑机接口技术是人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接的交流和控制通道。通过这种通道,人就可以直接通过脑来表达想法或操作其他设备,而不需要通过语言或肢体的动作,是一种全新的通讯和控制方式[1-3]。这对肢体残缺的人来说有着极其重要的 *山东建筑大学现代教育技术中心 济南 250014 **山东建筑大学信息与电气工程学院 济南 250101意义。因此对于脑机接口的研究是近年来康复医学研究的一个热点。脑机接口技术是一门涉及神经学、心理认知科学、康复工程、生物医学工程和计算机科学等多学科的交叉技术。 要想实现脑机接口,有三个必要条件:第一,必须有一种能够可靠反应大脑思维的信号;第二,这种信号能够被实时且快速地收集;第三,这种信号有明确的分类[5,6]。目前可用于脑机接口的人脑信号有:EEG(脑电图)、E M G(脑磁图)和M f R I(功能性核磁共振图像)等。目前大多数BCI研究机构采用的大脑信号是EEG。 1 脑机接口系统的基本结构 BC I系统一般都具有信号采集、信号分析和控制器三个功能 工具去实现,常用的证书管理工具有O pen SSL、EJBCA、O pen C A 或其他商业版本的证书管理系统等。高等学校作为一个独立的实体,可以建立校园范围内的C A中心,管理高等学校内部应用中所需要的证书。参考HEPK I技术活动小组提出的 轻型校园PK I 基础设施框架 (简称PK I-L ite),建立一个既满足高校要求又便于实现的精简的PK I是十分必要的。 10 结论 中间件及核心中间件是在不断演进发展的,要建立高等学校统一的数据中心,核心中间件服务是一件极具挑战性的任务,一般认为在高等学校中部署中间件服务难度大于在企业中部署,需要同时从技术上和策略上着手,也更需要决策者和实施者有远见与耐心。在建立数据中心中间件服务之前,建立一套完整的核心中间件规范是非常重要的,在有明确的规范的指导下,完成建立核心中间件服务的工作会变得比较容易。 参考文献:[1] D ave C rane Er i c P ascare llo D arren Ja m es. A j ax i n A ction [M]北京:人民邮电出版社,2006年4月. [2] STRU TS W EB设计与开发大全[M].北京:清华大学出版 社,邱哲王俊标,2006年 [3] W iseNut Search Eng i ne wh ite paper.A utho r:W isenut Inc. 2001. [4] A lta V ista w hite paper.A uthor:A ltav ista Inc.1999. [5] The A na to m y o f a La rge-Sca l e H ypertex t ua lW eb Search En- g i ne.A utho r:Se rgey B ri n and L a w rence Page,1998. [6] 软件的涅磐.世界图书出版社出版,2004年. [7] 信息系统分析与设计.西安电子科技大学出版社,卫红春, 2004年. [8] 软件工程技术概述.科学出版社,朱三元等,2002年. [作者简介] 王会林(1967~),男,汉族,江西崇义人,硕士学位,韩山师范学院数学信息学院高级工程师。 (收稿日期:2008-03-11)
脑机接口论文
电子课程设计报告 题目《基于51单片机的心音采集系统》 学院生物医学工程学院 专业生物医学工程（仪器） 年级 11级 姓名张双柱 学号 11161062 指导老师谢勤岚
目录 一、设计背景 (1) 二、设计目的 (2) 三、设计思路 (2) 四、系统框图 (3) 五、系统主控模块原理 (4) 六、软件设计 (7) 七、结果仿真 (12) 八、报告总结 (13) 九、参考文献 (14)
随着人们的生活水平不断提高，自我保健的意识和要求不断加强。通过心脏诊断实现心脏病的预防就更为重要。这可减少心脏病的死亡人数，继而改进防治技术将有极大的经济社会价值。 心音是能反映心脏正常或者病理的音响，是由心脏搏动工程中各瓣膜的开闭以及心肌和血液运动所产生的震动形成的。它含有关于心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量病理信息，是临床评估心脏功能状态的最基本方法，是心脏及大血管机械运动状况的反映。它是人体最重要的生理信号之一，是临床评估心血管系统功能状态的一种基本方法，是心脏及大血管机械运动状况的反映。在一些心血管疾病尚未发展到足以产生病理形态学改变及临床症状以前，心音中出现的杂音和畸变是重要的诊断信息，可以通过对这些病理特征进行分析而提前对疾病进行预防。当心血管疾病尚未发展到足以产生临床及病理改变（如 ECG 变化）以前，心音中出现的杂音和畸变就是重要的诊断信息。更值得一提的是，心音在心血管疾病中具有重要价值，是心血管疾病无创性检测的重要方法，具有心电图、超声心电图不可取代的优势。因此，进行心音分析具有重要的意义。
（1）培养生医仪器设计的专业素养； （2）了解信号采集与显示装置的设计步骤； （3）掌握A/D转换与单片机的接口方法； （4）了解单片机如何进行数据采集； （5）熟练掌握keil和LABVIEW软件的使用； （6）学会软件设计与编程； （7）基于51单片机设计一个心音采集装置。 三、设计思路 采集系统首先要解决的是如何将心音信号转化为电信号,进行数字处理,由于心音的频率较低20Hz~600Hz,在人耳所能听到的低频段,因此首先要选用一个声音传感器，从人体采集心音信号。对传感器的选取原则是:灵敏度高，抗干扰能力强，除了要提取微弱的心音信号外，还要求它不受人声、工频等信号的干扰。由于心音和脉搏传感器输出的信号微弱并夹杂着噪声干扰，所以完成了信号的初步采集之后，就要将信号经前置放大、滤波、后置放大、A/D转换和进一步处理。而在本学期的课程设计内容中，我们要做的重点工作就是在已有的硬件电路基础上，以AT89C51单片机为核心，完成系统主控电路的设计。而这一部分内容主要是将前期处理后的心音信号经过A/D
脑机接口真实发展状况
在有很多腾空出世的让人眼前一亮的黑科技，比如在2014腾讯WE大会上被誉为未来五大科技趋势之一的脑机接口。这也是PCB厂家为来可能涉及的领域之一。天马行空的意念控制，现实中的“阿凡达”，意念飞行，确实让人们对其充满期待，但到底现在的脑电科技到底发展到了什么程度呢？让我们客观的来审视一下脑机接口的发展。 客观的来说，脑机接口技术尤其是脑机接口设备还是处于非常初级的一个阶段。市场上真正研究脑机接口的商业公司屈指可数（Emotiv, OCZ以及神念Nerosky 是其最终比较有名的三个）。但是现阶段对于脑电波控制手段局限性还是非常大的。 一般我们常说的BCI是指非入侵式的脑机接口，就像我们常看到的将检测点击粘到头部以检测脑电波；而BMI则是入侵式的，也就是直接将检测电极放进你的颅内。 可能说起BMI会觉得特别有意思，但实际上，到目前为止已经有十年到十五年的时间内关于运用在人体上的BMI技术没有任何有意义的进展。BMI技术研究的主要方向是用来帮助截瘫病人和闭锁症患者。现在生产用于研究用的BMI设备的公司确实不少，像Plexon, Neuralynx, Rippl, BlackRock Microsystems, 以及TDT都是其中名气比较大的。但是除了美国布朗大学研制的BrainGate II运用到临床试验上外，没有一个公司的产品用于真正意义上的临床试验。 BrainGate II是针对截瘫患者做的试验，用BMI让截瘫患者控制一个机械手臂
成功的喝到了杯子里的水。这是一个不完善的试验，所以并不不能广泛应用。因为还有很多关键性的问题得不到解决，比如以下三点问题： 1. 脑机接口技术需要同时记录成千上百万个的神经元的活动，但是目前我们的技术只能达到同时记录几百个神经元。目前还没有一个系统能够同时记录那么多神经元的活动。这点极大的限制了BMI目前的研究。值得注意的是有些研究人员提出这个问题并没有想象中的那么棘手，因为有可能通过找到最关键的那几个神经元就可以完成脑电波的控制。 2. 体内排斥反应：安装进脑部的感应电极并不受人体的免疫系统的欢迎，这就可能有潜在性的长期副作用。而且安装进脑部的检测传感器也可能会随着时间而失效。这个问题的解决方案有将极小的对人体无害的感应电极放进脑内以至于免疫系统没有发现（暂时还不知道有没有这种可能），或者是制造一种生物合成感应电极，或者是一些还没发现的方法。 3. 开颅，安装脑部传感器的手术非常危险。 但是我们知道的是，脑机接口肯定会有在社会上广泛应用的一天，而且随着最近几年科技飞速的发展，谁都不会想到这一天是不是会马上到来。而且，值得注意的是，其实我们现在每个人都已经拥有自己的意念控制设备——你的双手。
脑机接口系统介绍(NeuroscanBCISystem)
今天，如果我们想要看电视，我们需要用手控制遥控器；我们想操纵电脑，也必须使用双手。然而，也许有一天，我们可以改变这一切，因为在不远的将来，人类与机器可以直接对话，不需通过肢体，只需要思维。这是在做梦吗？不，这是一项新技术—“脑机接口”。 脑机接口（Brain-computer Interface，以下简称BCI），是近年来发展起来的一种人机接口，它不依赖于大脑的正常输出通路（即外围神经和肌肉组织），就可以实现人脑与外界（计算机或其它外部装置）直接通信的系统。广义上讲，这种通信也可以是双向的，一方面外界的信息（声音、需要记忆的内容等）可以直接传入大脑，比如电子耳蜗、大脑记忆芯片等；另一方面大脑可以直接控制外界环境，本文介绍的是后者。 BCI技术的出现，使得用大脑信号直接控制外界环境的想法成为可能。要想实现BCI，有三个必要条件：第一，必须有一种能够可靠反映大脑思维的信号；第二，这种信号能够被实时且快速的收集；第三，这种信号有明确的分类。目前可用于BCI 的人脑信号有：EEG（脑电图），EMG（脑磁图）和fMRI（功能性核磁共振图象）等。目前大多数BCI研究机构采用的大脑信号是EEG。 人类的每一闪思维，每一种情绪，每一个想法，在大脑中都会产生特定的EEG信号，这种信号由千百万个神经元共同产生，并在大脑内传播。不同思维情况下产生的神经电活动信号表现出不同的时空变化模式，会导致EEG信号的不同，将检测到的EEG信号传送给计算机或相关装置，经过有效的信号处理与模式识别后，计算机就能识别出使用者的思维状态，并完成所希望的控制行为，比如移动光标、开门、打字和开机等。
一、基本原理 1.1 BCI系统的基本结构 BCI系统一般都具备信号采集，信号分析和控制器三个功能模块。 （1）信号采集：受试者头部戴上一个电极帽，采集EEG信号，并传送给放大器，信号一般需放大10000倍左右，经过预处理，包括信号的的滤波和A/D 转换，最后转化为数字信号存储于计算机中。 （2）信号分析：利用ICA、PCA、FFT、小波分析等方法，从经过预处理的EEG 信号中提取与受试者意图相关的特定特征量（如频率变化、幅度变化等）；特征量提取后交给分类器进行分类，分类器的输出即作为控制器的输入。 （3）控制器：将已分类的信号转换为实际的动作，如在显示器上的光标移动、机械手运动、字母输入、控制轮椅、开电视等。 有些BCI系统还设置了反馈环节（如图1中所示），不仅能让受试者清楚自己的思维产生的控制结果，同时还能够帮助受试者根据这个结果来自主调整脑电信号，以达到预期目标。 BCI系统基本结构
脑机接口的描述和综述
脑机接口的综述 ------自动化1班3008203240 付亮脑机接口（brain-computer interface，BCI），有时也称作direct neural interface或者brain-machine interface，它是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，计算机或者接受脑传来的命令，或者发送信号到脑（例如视频重建），但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。 研究和发展BCI技术最主要的目的在于设计出基于脑电信号的控制装置以帮助严重的残疾患者(例如肌萎缩性侧索硬化、脑干或脊髓损伤)以及严重的交流障碍患者恢复控制和交流功能[4]。脑机接口还能应用到军事和娱乐领域与此同时研究脑一机接口还是人类对脑电活动规律不断认知的过程j。目前，BCI系统主要用于那些行为有生理上有缺陷的例如偏瘫肌萎缩性(脊髓)侧索硬化患者或脑瘫的人们提供与外界交流的手段。 有几个问题对于BCI技术的进一步发展和更为广泛的应用起着至关重要的作用。第一，即是信号的传输速度。现有的BCI系统是相对低带宽的设备，最多所能提供的信息传输速度为5～25 bit·min_。。以这样的速度，输入一个简单的单词都可能要花几分钟的时间。如果速度能够提高，那么BCI系统将为人类与外部环境的交流提供更为有用的途径。第二个问题就是训练使用者使用系统所需要的时间。BCI系统不能依靠外部刺激提供直接的控制来控制环境，但是这些BCI系统通常要求使用者经过几个小时甚至是几个月的训练。基于诱发电位的BCI系统可以不要求使用者必须经过训练，但是对环境有所要求。第三是关于医学创伤问题。伤害越小那么这门技术才可能被更为广泛的应用。植入式电极可以提供稳定的定位，免除了假象，同时具有更高的信噪比(SNR)。但是在这种系统中存在的一个难题就是如何确定定位的位置以及电极的个数。另一个难点就是怎样长时间的保持系统的稳定性。头皮心电图描记是无创的，但是它的信噪比相对较低且与电极的空间位置有关
脑机接口及其主要目标应用研究的综述
脑机接口及其主要目标应用研究的综述 学习科学方法研究大作业 东南大学李晓萌 1脑机接口简介 计算机可以奖大脑的信号解码转化成人类的意图或者目的，进而直接通过控制机器完成这 个意图的功能，现在已经出现了实现它的现实技术可能性，这种类型的设备被称作脑机接 口（Brain-computer interface，BCI，有时也称为direct neural interface或者 brain-computer interface）[1],这些神经义肢技术的发展对于有运动障碍的患者有很大的 意义，可以通过大脑控制外部辅助设备如计算机、语音合成器、辅助应用和神经假肢等来 加强他们与外界环境的交流和交互，可以增强他们的独立性，提高生活质量并且降低社会 成本。 1.1脑机接口发展 脑机接口的发展经历了三十多年的历程，在过去的十几年中，脑机接口的研究群体迅速壮大。第一次和第二次脑机接口国际研讨会分别于1999和2002年召开。 Phillip Kennedy及其同事用锥形营养性电极植入术在猴上建造了第一个皮层内脑机接口。1999年，哈佛大学的Garrett Stanley试图解码猫的丘脑外侧膝状体内的神经元放电信息 来重建视觉图像。到2000年，Nicolelis的研究组成功实现了一个能够在夜猴操纵一个游 戏杆来获取食物时重现其手臂运动的脑机接口[2]。 目前，世界上已经有很多个实验室实现了真正意义上的脑机接口。 1.2脑机接口的分类 随着对脑机接口技术的研究的深入，脑机接口系统的种类日趋繁多，分类方式也多样化。 按照方向可以分为双向脑机接口系统和单向脑机接口系统；按信号采集方式可以分为非植 入式脑机接口和植入式脑机接口；按信号类型可分为基于头皮脑电信号（EEG）的脑机接口，基于功能性核磁共振（fMRI）的脑机接口和基于近红外光谱分析（NIRS）的脑机接口；按 信号生成类型可分为自发式脑机接口系统和诱发式脑机接口系统[1]。 1.3脑机接口系统简介 图1显示了脑机接口系统模型的组成和各部分间的联系，它主要由用户、信号采集部分、 信号处理部分、控制部分、反馈部分和设备组成。
脑机接口实验报告
脑机接口实验报告 1、实验目的 1、了解脑电信号（EEG）的基本特征、采集方法及检测分析与识别的技术难点； 2、了解EEG在神经义肢手、机械臂、实验小车等控制中的应用研究进展； 3、理解脑机接口的概念、发展历程及相关应用； 2、实验内容 1、了解脑机接口实验的相关理论知识； 2、进行脑机接口实验，控制机械臂做出以一系列运动，控制实验小车的运转，还有控制神经义肢手做出动作反应； 3、了解相关实验设备，并进行现场答疑，深入了解脑机接口的前沿动态。 三、实验设备及工具 EEG测量系统，PC机及其相关采集分析软件，电极帽，放大器，其他装置如义肢，机械臂，小车。 四、实验系统组成 实验系统构成见图1，主要由EEG 精密检测系统、脑电信号的特征提取与模式识别和驱动控制三部分组成。
3、实验过程及结果 实验1：脑机接口控制神经义肢手 （1）实验过程： 1 先在实验者头部安装好EEG信号采集的电极装置，用以直接采 集实验者头皮信号。实验中，要求被试者注视上、下、左、右四幅不同频率的图形，当受试者受到不同闪烁频率的刺激后，会产生不同的脑电信号； 2 每注视一次，收集到的脑电信号经过滤波、放大等预处理后， 再经过对处理后的信息进行特征提取和模式识别，输送到控制系统； 3 通过频率特性的不同对信号进行分类，并将其转化为相应的控 制指令进而控制神经义肢手的运动，包括手的转动、张开和抓取。 实验过程中取图如下图2所示。
图2 脑机接口控制神经义肢手 （2）实验结果：在脑机接口试验系统运行后，我们看到受试者注视上、下、左、右四幅不同频率的图形时，实现了控制神经义肢手的转动、张开和抓取。但也许是由于受到受试者心情的影响，受试者注视其中一个图形时，信号特征提取和模式识别受到相应的影响，导致这个图形判断错误。 实验2：脑机接口控制机械臂 （1）实验过程： 1 先在实验者头部安装好EEG信号采集的电极装置，用以直接采 集实验者头皮信号。实验中，被试者在运动想象的同时配以相 应的手的动作，即在显示屏前画圆，同时屏幕也画出该动作的 轨迹，目的是增强EEG信号，信号采集装置采集受试者产生的 EEG信号； 2 收集到的脑电信号经过滤波、放大等预处理后，再经过对处理 后的信息进行特征提取和模式识别输送到控制系统； 3 控制系统将这些信号转化为相应的控制指令进而控制机械臂的 运动，实现机械臂执行相应的动作。
基于P300的脑机接口概述
基于P300的脑-机接口概述 一、P300电位 1.什么是P300 所谓P300是当视觉受到外界特殊刺激时会脑电信号出现一个波峰。其峰值大约出现在相关事件发生后的300ms。P300 电位是脑- 机接口中经常使用的信号,是事件相关电位的一种。P300电位的产生主要依赖于人对某种刺激的反应而不依赖身体状况，通常由包含靶刺激的小概率事件和非靶刺激的大概率事件的刺激序列（oddball paradigm）诱发。 2.P300的两个基本条件 1)相关事件。 2)小概率。P300波的标志性特点是它对靶概率的敏感性。靶概率越低，P300振幅就越大， 二、基于P300的BIC系统的研究 1.刺激与实验过程 实验1 用于诱发P300的Oddball刺激序列如图1所示，目标行，目标列选择过程示意如图2所示。 图1 图2 受试者位于计算机前面对屏幕给出的Oddball刺激序列，为6行6列的字符矩阵排列。屏幕显示适当的色彩和强度，背景色为黑色，字符以白色显示。 刺激的产生是通过随机地加亮字符矩阵的某一行或某一列，一次实验循环是6行及6列均加亮一次，实验要求受试者集中注意他要注视的字符。当包括他要注视的字符的行或列加亮时，此为靶刺激，要求受试者对此进行反应，予以计数。 小概率出现的靶刺激可以诱发P300，如果确定P300出现时刻对应的靶刺激（属于哪一行哪一列）出现的时刻，便可以确定出受试者所注视的字符，从而达到交流的目的。 实验2 5 个十字线表示5 种选择, 受试者只关注其中的一个。在实际应用中, 这5 个选择可以表示
5 种命令。实验开始后，首先有一个实验准备期，然后一个特定的对象会在这5 个十字线上以随机的顺序连续出现，相临两次对象的出现间隔一定时间。当目标刺激出现时, 受试者通过心里计数来产生响应。 数据记录采用5个导联，分别是T 7、T 8、Cz、Pz 和Oz。参考电极被放置在头顶附近, 为系统的标准设置。 2.采集系统的设计
脑机接口的原理、研究进展及应用前景
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/636789606.html, 脑机接口的原理、研究进展及应用前景 作者：朱洁儒 来源：《科学与财富》2017年第24期 摘要：近十几年来，脑机接口得到迅速发展并且得到广泛的应用。本文综述了脑机接口 的原理、种类和分类以及脑机接口的研究进展，最后对脑机接口的应用做了切合实际的展望。 关键词：脑机接口原理研究进展应用前景 许多疾病会破坏人脑的神经肌肉通道从而阻碍了人脑与外界通信或控制外部环境，而脑机接口可以通过分析脑电来识别大脑正在进行的各种思维活动以及意图，从而可以使那些丧失外周神经肌肉控制能力的患者能够与外部世界进行交流，使大多数残疾人恢复原本的能力和功能。 一、脑机接口 （一）脑机接口的概念 BCI正成为脑科学、康复工程、生物医学工程及人机自动控制研巧领域的一个研究热点。它不依赖于脑的外周神经和肌肉输出信息，而在大脑与外部设备之间建立的直接的交流通道，以弥补人类的某些缺陷或不足。 （二）脑机接口的原理 BCI系统应该能够实现信息的双向传递，但是目前对于BCI研究更多的是将大脑信号作为输入，外部设备作为输出。完整的脑机接口系统主要由H大模块组成输入（信号采集及预处理）、信号处理（输入转为输出）、输出（机器能识别的指令），最重要的是第二大模块即信号处理。 信号采集 受试者头部戴一个电极帽（盘装或支架型电极），采集脑电（EEG）信号，通过导联线传送给放大器，经过预处理，并将信号放大10000倍左右，包括信号的滤波（高低通滤波）和 A/D转换，将采集信号信号转化为数字信号并存储于计算机中。 脑电信号作为BCI输入信号，都具有各自的特点，主要有以下几种： 第一，视觉诱发电位（VEP），是视觉器官受到光或图形刺激后，在大脑特定部位所记录的EEG电位变化。第二，稳态视觉诱发电位（SSVEP），是特定频率段视觉刺激引发的脑电变化，可以通过刺激调整脑电变化幅度，从而达到控制外界的目的。第三，事件相关同步/去
脑机接口讲座报告
《脑机接口》报告 今天，浙江大学信息与电子工程学院的沈继忠教授给我们介绍了关于脑机接口的技术知识。主要分成以下四个方面讲述：一、脑机接口概述与应用；二脑机接口系统的实现；三、脑机接口中的信号处理算法；四、部分研究工作。 一、脑机接口概述与应用。 脑机接口（Brain Computer Interface, BCI）:在大脑和外界（计算机或其他设备及外部环境）之间传递信息的通讯系统，该系统不依赖于外围神经和肌肉组成的大脑正常输出通路。简单的说，就是用思维控制机器。 脑机接口系统目前主要应用在医疗康复、状态监测、辅助控制、信息输入和休闲娱乐等方面。 接着，沈教授给我们看了近几年来对脑机接口的研究和发展状况，如每年关于脑机接口的出版的文献数、BCI竞赛参赛情况等，都表明着脑机接口的重视程度在增强。 脑机接口的分类：按采集方式可分为有损（invasive） BCI系统和无损（non-invasive） BCI系统。按脑电信号可分为诱发式BCI系统和自发式BCI系统。按系统工作可分为同步BCI系统和异步BCI系统。 如何评价一个脑机接口系统的好坏，主要有以下几个标准：1，分类正确率P；2，Kappa值；3，信息传输率（ITR） B 与实际信息传输率PB B =log2 N + P log2 P +(1—P) log2[(1—P) /(N—1)] PB= B(2P - 1)/T 而我们现在需要面对的问题与挑战有：1：识别正确率和ITR较低。2：可用的脑电模式较少。3：自发式、异步BCI系统的实现困难常用的脑电模式有：视觉诱发电位（visual evoked potential, VEP）、mu和beta节律、事件相关电位（ERP）和慢皮层电位（SCP） 4：BCI系统的实际应用领域还较少。 二、脑机接口系统的实现。 脑机接口系统结构包括：人数据采集信号处理设备控制 器件。信号处理又包括预处理、特征提取和分类算法。 三、脑机接口中的信号处理算法。 预处理：去除伪迹干扰，减少导联数，提高信噪比。 特征提取：提取最能反映大脑意图的信号特征，数据转换及降维。主要方法有：频域分析方法、时频分析方法、时域分析方法、时空分析方法、空间分析方法。 功率谱分析：1，经典功率谱估计；2，参数模型：根据观测信号对系统模型参数及性能进行研究，需要对信号产生方式有一个先验知识，选择一个合适的模型及阶数。 小波变换：时域和频域都具有较好的局部化性质公共空间模式（CSP）：寻找一个空间滤波器，使待分类的两类信号经过空间滤波后，最大限度的被区分经过CSP空间滤波的EEG数据表示为：Z=WX，其中X代表N×T维矩阵的EEG数据，W 代表空间滤波矩阵。 分类算法：将表征神经电活动的特征信号映射为指定的类别，反映大脑当前
脑机接口介绍稿
脑-机接口系统（Brain–Computer Interface：BCI）是一个不依靠外周神经和肌肉组织等通常的大脑输出通道的人-机通信与控制系统。简单来说，就是在大脑和外界之间建立起一种直接的交流通道。它由电极帽、脑电波放大器和一台计算机信息处理器三部分组成。 经研究发现，人在思维时大脑皮层会出现特定的电活动，在头皮记录到的这种电活动通常叫做脑电波。这些电波可以借助高性能的生物电信号采集系统(比如电极帽)以及专门设计的计算机算法，把这些特征实时地提取出来，并进行自动分类，从而实时判断出当前人所处的思维状态。然后再通过计算机将判断出来的思维状态可以翻译成我们预先设定的控制命令，通过网络等通道发送出去，从而实现人脑对计算机等外部设备的直接控制。 现在，我们所能做到的“心想事成”的程度还没达到字面理解的那样，你自发的想一件事情，通过脑机接口系统就可以知道你在想什么。目前，我们所能达到的就是，给你一定的诱发信号，使你的脑皮层产生特定的脑电信号，通过采集到的脑电信号，跟已知的模型做比对，我们就可以知道你想的是什么了。通俗地说，你只要戴上特殊的电极帽，盯着指定的屏幕看，经过较短时间的训练，就可以通过大脑对计算机进行操作。像这种依赖视觉的脑机接口系统，操作者只需要看就可以了，不需要动脑。所以像霍金教授这样除了移动自己的视线外什么都不能做的人来说，这样的依赖于是觉得脑机接口系统可以帮助他与外界沟通。 目前，我们实验室研制的脑机接口系统，可以实现人脑模拟操作键盘进行QQ聊天，模拟鼠标操作上网，玩俄罗斯方块，并可以在计算机模拟的室内环境中实现电器开关的控制。虽然通过提取脑电信号来操作计算机的速度还慢，但是对于那些高度瘫痪的病人来说，可以通过这个系统与自己的亲人聊天，上网娱乐，已经很不错了。 关于未来的展望，我们除了提高对计算机的一般操作外，我们将把目光转向一些我们常用的外部设备，例如，人脑控制室内灯泡，空调，电视机等常用电器的开关，轮椅操作等。
自动化专业讲座报告
X X X X 大 学 讲 座 报 告 学院：XXXXX 专业：XXXXXXX 班级：XXXXXX 姓名：XXXXX 学号：XXXXX
XXXXXX讲座报告 经过为期一周的自动化专业讲座，让我了解到了自动化的发展史和我们将来就业的方向。以下就是我从这周讲座中所了解到的内容。 第一讲：工业自动化技术。 工业自动化技术就是指综合运用控制理论、电子装备、仪器仪表、计算机和相关工艺技术，对工业生产过程实现检测、控制、优化、调度、管理和决策，达到增加产量、提高质量、节省能耗、降低消耗、减少污染、确保安全等目的的一种综合性技术。这里指的工业生产过程指的是发电、冶金、煤油、石化等等。可以是一个设备、一个工段、一条生产线、一个工厂、一个联合企业。 自动化专业的毕业生能在电子信息、生物工程、通信、计算机、电子商务、电力、交通、金融、机械以及轻纺等广泛领域从事技术和管理工作。 自动化专业的毕业生进一步深造，除了攻读本专业硕士研究生以外，还可以攻读其他相关学科，如计算机、电子信息、通信、仪器仪表、管理、生物医学工程等专业的硕士研究生，深受培养单位欢迎。 据人事部最近发布的网上求职信息表明：与计算机总体需求量位列第一相对应，计算机求职人数高居榜首，而自动化及其相关专业总体需求量平均列前10位之内，但求职人数平均排名在第10位之后。这说明自动化及其相关专业目前暂时处在供略微小于需求的良性状态。仅就业率而言，以2000年为例，据《中国青年报》报道，2000年全国自动化专业仅初次就业率就高达92%以上。最新信息表明：自动化专业就业率仍在保持相当良好的上升态势。 第二讲则讲了关于全球导航卫星定位系统现状及其发展。 现在大家提起导航，脑海中就会浮现“GPS”这三个字母，其实GPS （Global Positioning System）只不过是美国军方建造的全球定位系统而已，由于先入为主的关系，我们把它当做卫星导航系统的代名词了。除了GPS之外，还存在几个卫星导航系统，分别是欧洲的GALILEO（伽利略）系统、俄罗斯的GLONASS系统以及中国的北斗（COMPASS）导航系统。 1、美国GPS系统 由于现今俄罗斯GLONASS系统在轨卫星数量不足，加上欧洲GALILEO未成气候，美国的GPS系统现在在全球导航系统中处于垄断地位。该系统是美国
脑机接口神经反馈工作简述
重度抑郁症患者(Escolano2014a) 对照研究。实验组(n=40)完成8次神经反馈，并与非干预对照组(n=20)进行了比较。在电生理水平上，只有实验组的受试者特异性α活性显著增加(研究前/研究后)，平均增加25%。认知评估的主要结果是，仅在PASAT测试中，实验组显著增加，误差减少24%，执行时间减少15%。这说明抑郁症患者的工作记忆和处理速度得到了改善，从而减轻了认知症状。 重度抑郁症患者神经可塑性变化曲线图 上图为重度抑郁症患者的神经可塑性改变。通过在EEG筛查中的8个训练阶段(黑点，前-后阶段)和训练试验期间(灰点)中显示了alpha活动。可以看到正向增长，从而表明对自我调节过程的学习。 患有注意力缺陷多动障碍(ADHD)的儿童(Escolano 2014b)
探索性的,不受控制的研究。患有多动症的儿童(n=20)进行了18次神经反馈训练。在电生理水平上，(研究前/研究后)发现受试者特异性α活性显著增加，平均增加13%。此外，我们分析了不同频段的跨会话趋势，得到了alpha值的增加和低频活动的减少(注意，ADHD儿童通常表现出过多的低频活动)。 在WISC-IV的字母数字排序测试中，认知评估显示正确答案增加了16%和10%，表明工作记忆和持续注意力得到了增强。最后，父母报告了他们的孩子在注意缺陷和多动/冲动方面的临床改善(两者均约9分)，这是根据Conners 's Parent Rating scale (CPRS-R)进行测量的。 ADHD儿童神经可塑性变化曲线图 上图为ADHD儿童的神经可塑性变化。显示了绝对和相对活动的频率传感器图。频率范围是相对于个体的alpha值表示的，即alpha
脑机实验报告
实验报告 一、实验目的 1.掌握EEG技术的基本原理，通过实验加深对其的具体应用。 2.掌握脑机接口驱动神经义肢手模型。 3.通过眼电和脑电操作小车。 二、实验设备及工具 EEG测量系统，PC机及其相关采集分析软件，电极帽，放大器，其他装置如义肢，机械臂，小车。 三、实验原理步骤方法 （1）实验原理：在原始信号中添加一定强度的噪声，信号和噪声通过非线性系统的协同作用，产生随机共振现象，一部分噪声的能量被转化到信号上，从而使得信号中的微弱特征得到放大。与传统信号处理方法相比的本质区别：利用噪声来强化弱信号。
五谱特征分析方法 5个特征的谱特征矢量能被表示为X=（0.644，0.153，0.086，0.090，0.028） 3个特征的谱特征矢量能被表示为X=（0.442，0.441，0.137）
模糊神经网络识别方法 （2）神经义肢手实验步骤如下： 1. 实验者坐在椅子上，放松心情。 2.由协同人员将电极帽给实验者戴上，接好神经义肢，计算机，EEG检测系统，打开相关的软件。 3.实验者做出相关动作，观察神经义肢是否做出相关动作。 4.实验结束，有协同人员拆卸线路。 按照确定的脑机接口驱动神经义肢手系统模型
手臂移动过程 操纵小车验步骤如下： 1. 实验者坐在椅子上，放松心情。 2.由协同人员将电极帽给实验者戴上，接好计算机，EEG检测系统，打开相关的软件。 3.实验者通过眼睛下达指令，观察小车是否进行相关的动作。（眼电控制） 4.实验者用思维控制，对小车下达指令，观察小车是否做出相关动作。（脑电控制） 4.实验结束，有协同人员拆卸线路。 （3）实验注意事项： 1.在实验中必须正确接好线路。 2.艳根据不同的需求使用不同的特征分析方法。 3.在实验过程中，不得随意触碰神经义肢手和小车，以免干扰其正常动作。