脑机接口技术研究概述
脑机接口技术
脑机接口技术脑机接口技术（Brain-Computer Interface，BCI）是一种新兴的科技，它连接人类大脑和外部设备，使大脑的活动能够被感知、解读和利用。
这项技术被广泛应用于医学、神经科学、人机交互以及虚拟现实等领域。
本文将介绍脑机接口技术的原理、应用以及未来发展趋势。
一、脑机接口技术的原理脑机接口技术基于对大脑活动的监测和解读。
通常采用电生理信号，如脑电图（Electroencephalogram，EEG）、功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）等来获取大脑活动的数据。
这些数据经过信号处理和模式识别等算法的处理，将大脑的信息转换成可被识别的命令或指令，进而实现与外部设备的交互。
二、脑机接口技术的应用1. 医学领域：脑机接口技术为瘫痪患者提供了控制外部假肢或轮椅的能力。
通过监测大脑的运动意图，将其转化为机械运动，使患者能够恢复部分肢体功能。
2. 神经科学研究：脑机接口技术为科学家提供了研究大脑认知和运动机制的手段。
通过记录大脑活动，科学家们可以深入研究认知过程中的信息处理、记忆形成以及感知机制等。
3. 人机交互：脑机接口技术可以实现人机之间的直接沟通，无需通过传统的输入设备，如键盘和鼠标。
人们可以通过意念控制计算机或其他设备，实现更加自然、高效的人机交互方式。
4. 虚拟现实：脑机接口技术为虚拟现实提供了更加身临其境的体验。
人们可以通过意念控制虚拟角色的行动，感受到更加真实的虚拟世界，提升虚拟现实技术的沉浸感和交互性。
三、脑机接口技术的发展趋势脑机接口技术正处于不断发展和创新的阶段，未来有以下几个重要发展趋势：1. 精度提升：随着算法和传感器技术的不断进步，脑机接口技术的识别和解读能力将得到显著提升，使得用户可以更加准确地控制外部设备。
2. 应用拓展：脑机接口技术将会在更多领域得到应用，例如教育、娱乐、安全等。
人们可以通过脑机接口技术实现更加智能化和便捷化的生活方式。
脑机接口技术研究综述
脑机接口技术研究综述作者：李勃来源：《数字通信》2013年第04期摘要：脑机接口技术（brain computer interface，BCI）不依赖于常规大脑信息输出通路，该技术建立了一种直接的信息交流和控制通道，为人脑和外界之间提供了一种全新的交互方式。
简要介绍了BCI技术的定义和基本组成及发展现状，并对皮层慢电位、视觉诱发电位、眼动产生的α波、P300电位和基于运动想象的μ节律及β波5种脑机接口技术的研究方向作了简要阐述，最后指出目前BCI研究面临的挑战及未来的应用前景。
关键词：脑机接口技术；脑电信号；信息处理中图分类号：TN914文献标识码：A文章编号：10053824（2013）040005040引言人类在不断地探索了解大脑活动的奥妙，尤其是脑电信号被发现以来，科学家试图通过脑电信号了解大脑的活动规律。
随着计算机技术、自动控制技术、通信技术、电子技术、人体解剖学、心理学等学科的发展，出现了一个新的研究领域——脑机接口技术[1]。
BCI 的研究涉及的领域广泛，主要涉及生物学、计算机、通信工程、心理学、临床医学、数学等学科。
作为一项跨学科的技术，BCI系统的研究与开发需要各行各业专业人员的配合，同时随着BCI 技术研究的不断深入，也必将推动这些学科的融合与发展。
1脑机接口技术简介1.1脑机接口技术的内涵早在1999年，BCI国际会议对BCI含义进行了界定，即“脑机接口技术是一种不依赖于正常的由外周神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统”[2]，它绕开了外周神经和肌肉组织，直接为大脑提供一种新的信息交流和控制通路，为那些不能通过说话或肢体动作来表达想法或操作设备的人提供一种与外界环境进行交流和沟通的途径。
1.2脑机接口技术的组成脑机接口技术是通过信号采集设备从大脑皮层采集脑电信号，经过放大、滤波、 A/D 转换等处理转换为可以被计算机识别的信号，然后对信号进行预处理，提取特征信号，再利用这些特征进行模式识别，最后转化为控制外部设备的具体指令，实现对外部设备的控制。
脑机接口技术的研究与应用报告
脑机接口技术的研究与应用报告脑机接口技术（Brain-Computer Interface，BCI）是一种通过直接连接人脑与外部设备，实现人脑信号解读与控制的技术。
近年来，随着人们对脑科学和神经科学的深入研究，脑机接口技术得到了广泛关注和发展。
本报告将介绍脑机接口技术的原理、当前研究进展以及其在医学和智能科技领域的应用。
一、脑机接口技术的原理脑机接口技术的核心原理是通过采集和解读人脑发出的电生理信号来实现人脑与外部设备的交互。
主要包括以下步骤：1. 信号采集：通过植入或非植入式脑电图（Electroencephalogram，EEG）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）等方式采集人脑发出的电生理信号。
2. 信号处理：将采集到的原始信号进行滤波和降噪处理，以提取出有用的信息。
3. 特征提取与分类：从处理后的信号中提取特征，并进行分类，将不同的信号模式与特定的意图进行关联。
4. 指令生成：根据分类结果，将解读的意图转化为指令，传递给外部设备实现控制。
二、脑机接口技术的研究进展近年来，脑机接口技术的研究取得了许多突破性进展。
以下是几个重要的研究方向：1. 界面优化：通过改进脑机接口设备的舒适性和可穿戴性，提高人机交互的效率和便捷性。
2. 算法创新：研究人员通过引入深度学习、机器学习等新的算法方法，提高信号处理和指令分类的准确性和稳定性。
3. 联机控制：通过将脑机接口技术与生物反馈系统结合，实现对人脑活动的实时监测和调节。
4. 脑科学研究：应用脑机接口技术解读人脑活动，深入研究认知神经科学、运动控制等领域，为人类认知的理解和治疗提供新的手段。
三、脑机接口技术在医学领域的应用脑机接口技术在医学领域具有广阔的应用前景，可以助力以下方面的研究与治疗：1. 运动康复：通过识别受损肢体运动意图，实现对偏瘫患者的运动康复训练，提高其运动能力和生活质量。
2. 脑机交互辅助：应用脑机接口技术帮助重度残疾人士与外部环境进行交互，提高其日常生活自理能力。
医学中的脑机接口技术
医学中的脑机接口技术近年来，脑机接口技术逐渐成为医学领域的热门研究方向。
脑机接口技术是指通过直接将人类大脑与外部设备连接，实现信息交互和操作控制的技术。
它具有广阔的应用前景，可以帮助丧失肢体功能的患者重获自主能力，改善神经系统相关疾病的治疗效果等。
本文将从脑机接口技术的原理、应用领域和挑战等方面进行探讨。
一、脑机接口技术的原理脑机接口技术基于神经信号的获取、处理和转换实现与外部设备的交互。
它通过植入或非侵入的方式获取脑内神经元的活动信号，然后将这些信号经过信号处理和解码，转换为外部设备能够理解和执行的指令。
常见的脑机接口技术包括电势脑机接口、脑电图脑机接口和脑磁图脑机接口等。
在电势脑机接口中，通过植入电极在脑内采集神经元的电位信号，从而获取脑活动的相关信息。
而脑电图和脑磁图脑机接口则是通过非侵入性方式，在头皮上采集脑电或脑磁信号，再进行信号分析和处理。
这些处理过程中包括神经信号的去噪、特征提取和模式识别等。
二、脑机接口技术的应用领域脑机接口技术在医学领域有广泛的应用前景。
首先，脑机接口技术可以帮助丧失肢体功能的患者重获自主能力。
通过监测患者大脑活动的信号，将其转化为相应的运动指令，然后通过外部设备执行这些指令，患者可以控制假肢、轮椅等设备完成日常生活动作。
这对于失去行动能力的患者来说，是一项重要的突破。
其次，脑机接口技术在神经系统相关疾病的治疗中也有潜力。
例如，对于帕金森病患者来说，脑机接口技术可以通过刺激深部脑结构，改善其运动障碍症状。
同时，脑机接口技术还可以用于失语症患者的康复训练，通过捕捉大脑活动解析患者的意图，实现语言输出。
另外，脑机接口技术还具备用于研究脑科学的潜力。
通过记录大脑活动，研究人员可以深入了解脑部的结构和功能，并探索各种神经系统疾病的机制。
三、脑机接口技术的挑战虽然脑机接口技术带来了巨大的希望，但在实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，神经信号的获取和解码技术仍面临许多技术困难。
脑机接口技术的使用对注意力缺陷与多动症儿童的改善
脑机接口技术的使用对注意力缺陷与多动症儿童的改善引言：注意力缺陷与多动症(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD)是一种常见的儿童精神障碍，以注意力不集中、过度活动和冲动行为为特征。
这一病症对儿童的学习、社交和生活能力产生明显的影响。
近年来，脑机接口技术的引入给予了注意力缺陷与多动症儿童的改善带来新的希望。
本文将讨论脑机接口技术在减轻注意力缺陷与多动症症状方面的潜力，并探讨其对儿童发展的积极影响。
1. 脑机接口技术概述脑机接口技术是指通过直接连接到大脑神经元活动的装置，将脑电信号转化为可操作的指令。
这种技术的发展为改善注意力缺陷与多动症儿童的治疗提供了新的可能。
利用脑机接口技术，儿童可以通过意识控制特定任务，例如电子游戏或电脑程序，从而训练和提高他们的注意力和自控能力。
2. 脑机接口技术的注意力训练脑机接口技术可以通过训练注意力来改善注意力缺陷与多动症儿童的症状。
通过定向的神经反馈，儿童可以学习如何调整他们的脑活动，以实现更好的注意力控制。
研究表明，脑机接口训练可以显著改善儿童的认知能力和执行功能。
这种训练对提高儿童抑制冲动的能力，提升他们的学习和社交技能具有积极的影响。
3. 脑机接口技术的疗效研究结果显示，脑机接口技术在改善注意力缺陷与多动症儿童的症状方面具有潜力。
一项研究发现，在经过脑机接口训练后，注意力缺陷与多动症儿童的行为和学习表现均有显著改善。
另一项研究表明，脑机接口训练还可以促进儿童大脑发育，提高他们的认知能力和学习效果。
这些结果表明，脑机接口技术可以作为一种非药物治疗方式，对注意力缺陷与多动症儿童的改善具有潜在的作用。
4. 脑机接口技术的优势和挑战脑机接口技术作为一种新兴的治疗方法，具有一系列的优势和挑战。
首先，它是一种个体化的治疗方式，可以根据儿童的需要进行定制。
其次，脑机接口技术减少了对药物治疗的依赖，减少了药物治疗带来的副作用。
脑机接口概述
美国Smith-Kettlewell视觉科学研究所 Sutter等人设计的脑反应接口以对视觉刺激
反应中所产生的视觉诱发电位作为BCI信号 输入，通过诱发电位选择计算机显示屏上 某一特定部分，进而可以实现选择的功能 。
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我国清华大学 高上凯等人深入分析了稳态视觉诱发电位 （SSVEP）的特征和提取方法，设计了具有
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BCI分类
基于视觉诱发电位的BCI 基于P300信号的BCI 基于皮层慢电位的BCI 基于感知运动节律的BCI
7受到一个固定频率的视觉刺 激的时候，人的大脑视觉皮层会产生一个 连续的与刺激频率有关( 刺激频率的基频或 倍频处) 的响应。这个响应被称为稳态视觉 诱发电位( Steady-State Visual Evoked Potentials，SSVEP)，它可以可靠的应用于脑 -机接口系统( BCIs) 。
脑-机接口概述
研究背景
肌萎缩性脊髓 侧索 硬化症
脑中风 脑或脊髓损伤 脑瘫 其他疾病
2
脑-机接口的定义
脑机接口（英语：brain-computer interface，简称 BCI；有时也称作direct neural interface或者brainmachine interface），是在人或动物脑与外部设备 间创建的直接连接通路。
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脑电信息的解析
信号的实时在线处理 个体参数优化的问题 脑-机交互适应学习的问题 异步的BCI系统工作模式
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实用化的系统设计
系统工作稳定可靠 用户在使用中方便舒适 系统可便携且价格便宜
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脑-机接口产品
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我们BCI所作的工作
脑疲劳 基于ALPHA波的BCI 基于运动想象的BCI 基于视觉稳态刺激的BCI
脑机接口技术研究综述
脑机接口技术研究综述脑机接口技术研究综述随着计算机技术不断发展，人们对于脑机接口技术的研究也日益深入。
脑机接口技术（Brain-Computer Interface，BCI）是指通过对大脑电活动的识别和分析，将人类的意愿和想象转化为机器指令的一种技术。
一、脑机接口技术的发展历程脑机接口技术的研究历程可以追溯至 1960 年代。
最早的脑机接口研究主要依靠人工神经元网络和线性分类器等算法实现，但这些方法存在算法设计复杂、精度难以提高以及临床应用困难等问题。
20 世纪80 年代，深度学习技术的发展使得研究者可以利用神经网络对脑电信号进行更加准确的分类和识别，从而实现更为精确的控制。
此外，随着神经技术的不断发展，单电极脑电信号已经逐渐向多电极脑电信号和神经影像信号（fMRI、PET 等）等更复杂的信号类型转化。
这些信号的使用使得脑机接口技术在识别和控制精度方面得到了重大提高。
二、脑机接口技术的应用领域目前，脑机接口技术在医学、娱乐和科研等领域呈现出广泛的应用前景。
医疗方面，脑机接口技术在神经疾病、功能康复等方面应用广泛，如对于失去运动能力的患者或者瘫痪患者，脑机接口技术可以实现盲人的孩子用手势绘制图案等，接受治疗者通过脑机接口可以更直接地控制机器人或假肢进行操作。
在娱乐领域，脑机接口技术可以实现更加沉浸式的游戏体验，如通过脑机接口设备驾驶飞机或者玩游戏。
在科研方面，脑机接口技术可以帮助科研人员更加深入地了解大脑的生理结构，有利于治疗大脑相关的疾病，是大脑学习和思维行为研究的有力工具。
三、脑机接口技术的未来发展趋势未来，脑机接口技术还有很大的发展空间。
随着神经科学和生命科学等学科的发展，脑机接口技术在识别和控制的精度上会有更大的提升，而且会向着更加实用化、可靠化和便携化的方向发展。
此外，越来越多的研究者开始探索脑机接口技术在人-机交互中的应用，在语音识别和图形图像处理等方面进行广泛的探索和研究。
总之，脑机接口技术的发展给人类带来了无限的想象空间。
脑机接口技术与应用指南
脑机接口技术与应用指南第一章：脑机接口技术的概述1.1 脑机接口技术的定义脑机接口技术是一种通过记录和解释大脑活动，将大脑的信号转换成机器可以理解的指令的技术。
它使得人类和机器之间的交互更加直接和高效。
1.2 脑机接口技术的原理脑机接口技术基于大脑的神经活动，通过使用神经传感器来记录脑电信号（EEG）、脑磁信号（MEG）或者脑外单元（extracellular unit）的活动。
然后，通过信号处理和模式识别算法来解读这些信号，并将其转换成控制指令。
1.3 脑机接口技术的发展历程脑机接口技术起源于20世纪70年代，最初的研究主要集中在实验室环境下的基础探索。
随着技术的进步和兴趣的增加，该技术在控制假肢、恢复运动功能等方面得到了广泛应用。
第二章：脑机接口技术的关键技术2.1 脑电信号的获取与处理脑电信号是脑机接口技术中最常用的信号，采集和预处理是关键环节。
常用的技术包括干净电极安装、滤波和放大器设计等。
2.2 模式识别算法模式识别算法是脑机接口技术中用于解析脑电信号的核心技术，常见的算法包括支持向量机、人工神经网络等。
2.3 实时控制系统实时控制系统是脑机接口技术的应用环节，它将解析出的指令转化为对机器的控制信号，实现人机交互。
第三章：脑机接口技术的应用领域3.1 康复和恢复脑机接口技术在康复和恢复领域有着广泛的应用潜力。
通过解析大脑信号，可以帮助恢复运动功能障碍的患者重新控制假肢、轮椅等设备。
3.2 增强人类能力脑机接口技术可以扩展人类的能力。
例如，通过脑机接口技术让人们能够直接控制外部设备，实现对远程操作物体的能力。
3.3 大脑研究脑机接口技术可以用于大脑研究，帮助科学家更好地了解大脑的工作原理和神经活动，揭示认知、记忆和情感等高级功能的机制。
第四章：脑机接口技术的挑战和未来发展4.1 技术挑战脑机接口技术仍然面临一些挑战，如信号质量的提高、解码算法的优化、系统的稳定性和用户的接受度等。
4.2 未来发展趋势未来脑机接口技术可能向着更小、更便携、更高分辨率、更自然的方向发展。
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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 ofB 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)信息技术与信息化网络与通信2008年第6期27模块。
如图1所示[7-10]。
1.1 信号采集受试者头部戴一个电极帽,采集EEG 信号,并传送给放大器,信号一般需要放大10000倍左右,经过预处理,包括信号的滤波和A /D 转换,最后转化为数字信号存储于计算机中。
1.2 信号分析利用FFT 、小波分析等算法,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。
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。
1.3 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、轮椅控制、开电视等。
有些BC I 系统还设置了反馈环节,不仅能让受试者清楚自己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。
图12 基于EEG 的脑机接口研究方法人和动物的大脑,特别是皮层细胞,存在着频繁的自发电活动,无需任何外界刺激。
从脑电极记录到的电位是对脑部大量神经元活动的反应,低至微伏级,这种电活动的电位随时间的波动成为脑电波(EEG )。
EEG 反应了大脑组织的电活动及大脑的功能状态,脑的复杂活动反应在头皮上的电位活动就是EEG 轨迹。
所以理论上,人的意图通过脑电应该可以被探测识别出来。
BC I 的前驱曾经指出 在理论上,脑的感觉、运动及认知意识在自发EEG 中应该是可辨识的 ,因此EEG 成为BCI 研究的首选工具。
BC I 技术就是要通过识别这种意图,将之表达为对外部设备的直接控制。
由于脑电信号的本质还未知,难以确定一种特定的信号识别方法。
假设脑电信号是线性的,那么大多数BC I 使用的线性识别方法足以应用。
反之,则线性识别算法对于希望被识别的信号可能是最糟糕的描述。
但无论何种情况,BC I 技术的首要任务就是从EEG 中识别出人的主观操作意识,并将之表达为对外部设备的直接控制。
2.1 脑机接口研究中所使用的脑神经信号[7-10]2.1.1 P300(诱发电位)P300是一种事件相关电位(ERP ),在时间相关刺激300~400m s 后出现的正电位,主要位于中央皮层区域,其峰值大约出现在时间发生后300m s ,相关事件发生的概率越小,所引起的P300越显著。
基于P300的BCI 的优点是P300属于内部响应,使用者无需通过训练就可产生P300。
2.1.2 视觉诱发电位(诱发电位)视觉诱发电位是指从视觉通路的不同水平区域记录的不同生物电反应,其诱发刺激可以是荧光、闪光刺激。
视觉诱发电位又可以分成短时视觉诱发电位和稳态视觉诱发电位两种。
2.1.3 时间相关同步或时间相关去同步电位(自发脑电)单边的肢体运动或想象运动,大脑同侧产生事件相关同步电位(ER S),大脑对侧产生时间相关去同步电位(ERD )。
ERS 、ERD 是与运动相关的,主要位于感觉运动皮层。
2.1.4 皮层慢电位(自发脑电)皮层慢电位也称慢波电位(S l ow Cortica l Po ten tia l s ,SCP s),是皮层电位的变化,是脑电信号中从300m s 持续到几秒钟的大的负电位或正电位,能反应皮层I 和II 层的兴奋性,个人可以通过生物反馈训练产生这种电位。
2.1.5 自发脑电信号(自发脑电)在不同的知觉意识下,人们脑电中的不同节律呈现出各异的活动状态。
这些节律是受不同动作或思想的影响。
按照所在频段的不同分类,一般采用希腊字母( 、 、 、 )来表示不同的自发EEG 信号节律。
比如 节律在8-13H z 频段,而 节律则在13-22H z 频段。
采用以上几种脑电信号作为BCI 输入信号,具有各自的特点和局限。
P300和视觉诱发电位都属于诱发电位,不需要进行训练,其信号检测和处理方法较简单且正确率高。
不足之处是需要额外的刺激装置提供刺激,并且依赖于人的某种知觉(如视觉)。
其它几类信号的优点是可以不依赖外部刺激就可以产生,但需要大量的特殊训练。
2.2 特征提取和转换方法特征提取涉及如何从EEG 中提取少量的有用的信息,分别利用这些信息进行不同脑状态的区分。
常用的特征提取的算法如:FFT (F ast F ou rier T ransfor m A l gor it hm )、相关性分析、AR (A u -toregression)、参数估计、CSP(Co mmon Spati a l P atte rns)、Butter w orth 低通滤波、遗传算法等。
算法的选择与所利用的信号特征及电极位置有关。
信号处理的目标是最终从信号中识别使用者的意图并执行,系统的首要任务就是最大化信噪比,尤其是当噪声和信号极为相似的时候就显得更为重要。
提高信噪比的技术有很多,具体有空间及时间滤波方法、信号平均以及单次识别方法。
BC I 转换算法把信号特征(如节律幅值或神经元放电率)转换为具体的控制命令。
3 脑机接口存在的问题及发展趋势[11-12]BC I 是一门新兴的研究领域,涉及计算机科学、神经科学、心理认知科学、生物医学工程、数学、信号处理、临床医学、自动控制等多个领域,仍有大量的问题尚待解决,目前主要存在以下问题:网络与通信信息技术与信息化282008年第6期3.1 速度太慢从整体性能上看,大多数信息传输率在20b it/m i n 以下,对于一些实际应用而言还太慢。