脑机信息交互技术综述
脑机交互技术的研究进展及应用前景
脑机交互技术的研究进展及应用前景近几年来，随着计算机技术的不断发展和人类对大脑的研究不断深入，脑机交互技术也越来越引人注目。
脑机交互技术是指通过测量大脑信号，将其转换为控制计算机或其他外设的指令，实现人机交互的技术。
这项技术可以为残障人士提供更便捷、高效的交互方式，同时也为广大用户带来了更加智能、人性化的交互体验。
本文将从研究进展和应用前景两个方面对脑机交互技术进行探讨。
一、研究进展1. 大脑信号采集技术的提高脑机交互技术的核心在于对大脑信号的采集和解析。
在过去，由于技术的限制，大脑信号采集需要采用侵入性的方法，如植入电极等。
随着技术的发展，非侵入式的大脑信号采集技术逐渐成熟，如脑电图、功能性磁共振等，这些技术不仅无需对人体进行手术操作，而且采集信息准确度也得到大幅提升，这为脑机交互技术的应用提供了更为可靠的基础。
2. 神经网络算法的应用神经网络算法是一种仿生学的算法，通过模拟大脑神经元之间传递信息的方式进行计算。
该算法不仅可以对海量数据进行处理，而且还可以建立一种人工神经网络，模拟人类的认知和思考能力。
在脑机交互技术中，神经网络算法可以对大脑信号进行快速解析，并实现与计算机的信息交互，这为脑机交互技术的应用提供了新的思路和手段。
3. 脑机交互技术在医疗领域的应用脑机交互技术在医疗领域的应用前景广阔。
它能够帮助失去肢体功能的残障人士重获自由，同时还能够协助研究人员对各种神经系统疾病进行治疗和研究。
例如，在脑机交互技术的帮助下，一些失去四肢的人士已经可以通过直接思考来操纵机器人的运动，这对他们的生活和社会交往都起到了巨大的作用。
二、应用前景1. 智能家居的开发脑机交互技术可以让用户通过思维指令，实现对智能家居的控制与调节，如打开电视、调节空调、控制照明等，这样可以让家居环境更加智能化、便利化、人性化。
2. 脑机接口游戏的发展脑机接口游戏是指利用脑机交互技术实现的游戏形式。
在这种游戏中，玩家可以通过大脑思维控制游戏的进程和操作，例如控制角色行动或是改变游戏画面中的元素。
基于脑机接口的人机交互技术
基于脑机接口的人机交互技术人机交互技术是计算机科学中一个快速发展的领域，而基于脑机接口的人机交互技术则是人机交互技术的一个重要分支，它允许个体通过大脑信号与计算机进行直接的交互。
本文将对基于脑机接口的人机交互技术进行详细阐述，并从不同的角度对其进行分析。
一、基于脑机接口的人机交互技术介绍基于脑机接口的人机交互技术（Brain-Computer Interface，简称BCI）是一种直接将大脑信号转化为控制计算机的指令，从而实现人机交互的技术。
它是通过一种称为神经接口的设备来实现的，该设备可以记录和解码人类大脑的信号，并将其转化为计算机程序可以处理的指令。
BCI技术可以增强残障人士的沟通方式，提高他们的生活质量，也可以帮助军事、航天和游戏等领域进行更加先进的操作。
二、BCI的应用领域BCI技术目前在医学、心理学、神经科学、工程学等领域的研究和应用已经非常广泛。
以下是BCI技术的主要应用领域：1、医学应用：BCI技术可以帮助残障人士实现身体的平衡和控制，如恢复肢体运动能力、改善失语患者的语言能力、治疗焦虑症、抑郁症和注意力缺陷症等疾病。
2、军事应用：BCI技术广泛应用于军事领域，如作战模拟、模拟飞行和训练等，旨在提高士兵的战斗能力和效率。
3、娱乐应用：BCI技术的娱乐应用在游戏领域得到了很好的应用，能够为游戏玩家提供更加沉浸式的体验，如虚拟现实游戏等。
三、BCI技术的原理及技术难点1、BCI技术的原理：BCI技术的实现基于大脑产生的电信号，这些电信号源自于脑细胞之间的通信。
当人类大脑执行某项任务时，脑细胞之间会产生特定的电信号，这些电信号可以通过神经接口被采集和解析。
通过解析这些信号，将其转化为可用于通信的指令，就可以实现人机交互。
2、BCI技术的技术难点：BCI技术的主要技术难点包括信噪比、降低脑电描记量和快速处理脑信号等方面。
由于人类和计算机之间的信号传输必须经过额外的处理和传输过程，这些难题需要技术人员不断的研究和开发解决方案才能得以避免影响到技术的可用性。
人机交互中的脑机接口技术
人机交互中的脑机接口技术现代科技的迅速发展让我们真切地感受到了科技的力量，尤其是在人机交互领域，各种新技术层出不穷。
而在这些技术中，脑机接口技术的出现引起了人们的广泛关注。
脑机接口技术是一种新型的人机交互方式，能够将人的意识与计算机等设备进行快速无缝的交互。
脑机接口技术与传统的交互方式相比，更为高效和精确，可以在广泛的智力活动、游戏以及医学等领域中得到广泛应用。
脑机接口技术是指基于脑电波、脑磁波、脑血流等生物信号，采用人工智能等技术进行信号处理和算法分析，将人的脑活动转化为指令，从而控制计算机、机器人等智能设备，实现人机交互。
脑机接口技术主要分为以下三大类：一、依据神经信号类型分1、脑电波：利用头皮上的电极，测量人脑中的脑电波，分析其模式，从而将脑的活动转化为生物反馈，控制计算机等物理设备。
目前，脑电波是应用最为广泛的脑机接口技术。
2、脑磁波：使用磁场传感器，测量人脑产生的磁场信号后，运用信号处理技术，转化为人机交互命令。
3、脑血流：通过外部光源照射脑部，血红蛋白的光学信号得到神经活动的信息，对这些信息进行反馈，实现对物理设备的控制。
二、用途领域分1、医学领域：可以用于神经反馈治疗、康复训练和病症的诊断等。
脑机接口技术在神经反馈治疗方面，能够帮助患者改善焦虑、抑郁等情况。
在病症的诊断方面，可以通过对脑电波等生物信号进行分析，准确地判断病者的病情及基本情况。
2、智力游戏：脑机接口技术已经广泛应用于智力游戏，例如通过阅读脑电波信号来检测游戏玩家的意识水平，使智力游戏变得更加高效和有趣。
3、劳动安全：脑机接口技术可以帮助劳工根据自身的身体状况调整工作强度，保护健康、避免受伤，进而降低事故率。
三、技术创新分1、信号处理技术的创新：脑机接口技术在取得生物信号时，存在很多噪声和干扰，如何剔除这些噪声和干扰，提高信号质量是脑机接口技术创新的重点。
2、脑机接口技术的神经算法创新：以建立准确和可靠的算法模型为基础，包括生成多种生理和行为反馈，制定自适应控制策略等。
脑机融合综述
EEG应用案例
• 加速学习计划
• 主要专注于非侵入性测量与任务学习相关的神经和其他生理数据，最终 目标是实现个人学习效率翻倍。先进大脑监测公司（Advanced Brain Monitoring, Inc.）开发了一套自适应和交互式的神经教育技术 （交互式 神经教育技术 Interactive Neuro-Educational Technology, or I-NET®） 以加快技能学习，并且将这些工具纳入名为自适应峰值性能训练 (Adaptive Peak Performance Trainer，APPT®) 的闭环系统。
• 目前用于脑机接口的信号有：EEG（脑电图）、EMG（脑磁图） 和fMRI（功能性核磁共振图像）。大部分采用的人脑信号都是 EEG。基于脑电图（EEG）的非侵入式脑机接口如果想达到较高的 分辨率，就像“在沙尘暴中利用几个或者几十个像素的相机，通过 拍摄一个人的影子来判断这个人的长相”一样困难。尽管如此，通 过检测最粗糙的脑电位信号，DARPA（美国国防部先进计划研究 署）也能实现一些超出玩具的、真正提高生产力的应用案例。
• 近半个多世纪的人工智能研究表明，机器在搜索、计算、存储、 优化等方面具有人类无法比拟的优势，然而在感知、推理、归纳 和学习等方面尚无法与人类智能相匹敌。鉴于机器智能与人类智 能的互补性，我们多年前提出了混合智能(Cyborg Intelligence， CI)的研究新思路（来自 吴校长的《混合智能概念与新进展》）来自脑机接口——运动想象类型
• MI（motor imagery）
• 运动想象是一种自发性脑电信号。截至目前的研究表明，人的脑电信号 存在几种节律，其中mu和beta节律被认为与人的运动有关。实际运动的 时候可以检测到这两种节律，但即便只是“想象”着运动一下，运动区也 可能会产生这两种节律——酷！ 因为这回应了最初研发BCI的目的：为无法使用大脑-肌肉通路与外界交 流的人提供新的交流通道。2014巴西世界杯开场时小男孩在“机械盔甲” 的帮助下一脚开球，国内没有提技术方面的信息，应该就是使用该种方 式的成果。
人脑与计算机的认知交互研究进展
人脑与计算机的认知交互研究进展近年来，随着计算机技术的不断发展，人们对于人脑与计算机之间的认知交互也越来越感兴趣。
认知交互是指人脑与计算机之间的信息传递和共享，通过这种交互可以实现更高效的人机界面和智能系统。
本文将探讨人脑与计算机的认知交互研究进展，并分析其在教育、医疗、智能化系统等领域的应用前景。
一、认知科学与计算机科学的交叉融合认知科学是研究人类思维、知觉和学习等认知过程的学科，而计算机科学则关注计算机系统的设计与应用。
近年来，这两个学科之间的交叉融合得到了越来越多的关注。
通过将认知科学的理论与计算机科学的方法相结合，人脑与计算机的认知交互研究得以快速发展。
二、脑机接口技术的突破脑机接口技术是人脑与计算机之间实现直接交互的关键。
过去，人们通过键盘、鼠标等外部设备与计算机进行交互，但这种方式受限于人体的操作能力和效率。
而脑机接口技术的出现，使人脑能够直接与计算机系统进行信息的传递。
研究者通过监测人脑的电生理信号，将其转化为计算机能够理解的指令，从而实现人脑与计算机之间的认知交互。
三、人工智能在认知交互中的应用人工智能是计算机科学领域的重要方向，其目标是使机器能够模拟人类智能的一部分。
在认知交互中，人工智能技术能够通过学习和推理，从人脑接收信息并作出相应的反应。
例如，智能语音识别技术可以使计算机识别人的语音指令并做出相应的回答，实现更加便捷和自然的交互方式。
四、认知交互在教育领域的应用人脑与计算机的认知交互在教育领域具有广阔的应用前景。
通过脑机接口技术和人工智能技术，可以使学生通过思维与计算机系统直接进行交互。
例如，在学习过程中，计算机系统可以根据学生的脑电波信息分析其学习状态，并提供个性化的辅助教学。
这种方式可以提高学习效率和质量，为学生提供更好的学习体验。
五、认知交互在医疗领域的应用在医疗领域，人脑与计算机的认知交互也有着广泛的应用前景。
例如，在康复训练中，脑机接口技术可以帮助中风患者或残疾人通过思维控制机器人假肢、电动轮椅等设备，实现肢体功能的恢复与辅助。
脑机接口技术中不同交互模式的方法解析
脑机接口技术中不同交互模式的方法解析脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）技术是一种通过直接连接人脑和计算机或其他外部设备的方式，实现人脑与外界的直接交互的技术。
不同的交互模式在脑机接口技术中发挥着不同的作用，本文将对几种常见的交互模式进行解析。
1. 单通道脑机接口单通道脑机接口是最简单的交互模式，通过仅使用一种脑电信号源进行交互。
例如，使用单一电极放置在头皮上以检测脑电图（Electroencephalogram，EEG）信号，并通过电极信号的变化来操纵外部设备。
这种方法的优点在于操作简单，易于实现和掌握。
但是，由于仅使用一个电极进行信号采集，它对脑信号的解析能力有限，容易受到干扰。
因此，在实际应用中，单通道脑机接口更多用于验证和辅助较为简单的控制任务。
2. 多通道脑机接口多通道脑机接口使用多个电极来获取脑电信号，以提高对脑信号的获取和解析能力。
通过将电极分布在不同的位置，可以更准确地捕捉脑活动的变化，提高接口系统的灵敏度和稳定性。
多通道脑机接口的主要优势在于它能够提供更高的信号解析度和空间分辨率，从而提高交互的准确性和可靠性。
在某些应用中，如运动康复和智能辅助技术中，多通道脑机接口可以更好地满足用户需求，实现更复杂的任务。
3. 混合脑机接口混合脑机接口结合了脑电信号和其他生理信号（如眼动、肌电等）以实现更复杂的交互模式。
通过使用多种生理信号源，混合脑机接口能够提高脑机接口系统的可靠性和灵活性，以更好地满足用户个性化需求。
混合脑机接口的创新之处在于融合了不同信号源的信息，可以对用户的意图和意识进行更细致的判断和分析。
例如，在虚拟现实领域，混合脑机接口可以结合眼动、脑电和肌电信号，使用户可以更自然地与虚拟环境进行交互。
4. 闭环脑机接口闭环脑机接口是一种将脑机接口技术与反馈系统相结合的方法。
它通过不断获取脑信号并提供实时的反馈信息，实现脑机系统与用户之间的动态互动。
脑机接口技术原理
脑机接口技术原理
脑机接口技术（BCI）是一种通过直接连接大脑和计算机或其他外部设备来实现交互的技术。
它允许人类直接使用大脑信号来控制外部设备，比如电脑、假肢或轮椅。
这种技术在医疗、研究和娱乐领域都有广泛的应用。
脑机接口技术的原理基于人类大脑的神经活动。
大脑中的神经元通过释放电信号来传递信息，这些信号可以通过电极等设备被检测和记录下来。
脑机接口技术通过将这些信号转换成计算机可以理解的指令，从而实现人脑与外部设备的交互。
脑机接口技术的实现需要几个主要步骤。
首先是信号采集，即通过植入电极或戴上脑电图设备来记录大脑神经信号。
这些信号经过放大和滤波等处理后被传输到计算机中进行分析。
接着是信号处理，通过算法和模型来识别和解释大脑信号，将其转换成控制指令。
最后是应用控制，将计算机处理后的指令传输到外部设备，实现人脑与设备之间的交互。
脑机接口技术的原理主要基于神经科学、生物医学工程和计算机科学等领域的知识。
通过对大脑神经信号的理解和处理，脑机接口技术可以实现多种功能，如脑机接口控制的假肢、脑机接口辅助的语音和交流系统等。
这些应用可以帮助残疾人获得更好的生活质量，也可以为科学研究和技术发展提供新的途径。
总的来说，脑机接口技术的原理是通过检测、处理和应用大脑神经信号来实现人脑与外部设备的交互。
这种技术的应用前景广阔，将为人类的生活和工作带来更多的便利和可能性。
通过不断的研究和创新，脑机接口技术有望在未来发展出更多的应用和功能，为人类社会的进步和发展做出贡献。
人机交互技术资料汇总
人机交互技术资料汇总人机交互技术是指人与计算机之间进行信息交流和操作的过程。
随着科技的不断发展，人机交互技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将对人机交互技术的相关资料进行汇总，包括其定义、分类、应用领域以及未来发展趋势等方面的内容。
一、人机交互技术的定义人机交互技术是指通过各种交互方式，使人与计算机之间能够进行信息传递和操作的技术。
它不仅包括硬件设备，如键盘、鼠标、触摸屏等，还包括软件系统，如图形界面、语音识别、手势识别等。
人机交互技术的目标是提高用户与计算机之间的交互效率和用户体验。
二、人机交互技术的分类根据交互方式的不同，人机交互技术可以分为以下几类：1. 图形界面：图形界面是指通过图形化的方式展示信息，并通过鼠标、触摸屏等设备进行交互。
常见的图形界面包括Windows、Mac OS等操作系统的桌面界面。
2. 语音识别：语音识别是指通过计算机识别人类语言并将其转化为文字或命令的技术。
语音识别技术在智能助理、语音控制等领域有着广泛的应用。
3. 手势识别：手势识别是指通过摄像头或传感器等设备，识别人体的手势动作，并将其转化为命令或操作。
手势识别技术在虚拟现实、游戏等领域有着广泛的应用。
4. 虚拟现实：虚拟现实是指通过计算机生成的虚拟环境，使用户可以身临其境地进行交互和体验。
虚拟现实技术在游戏、教育、医疗等领域有着广泛的应用。
三、人机交互技术的应用领域人机交互技术在各个领域都有着广泛的应用，以下是其中几个主要领域的介绍：1. 智能手机：智能手机是人机交互技术的一个典型应用。
通过触摸屏、语音识别等技术，用户可以轻松地操作手机进行各种功能的使用，如拍照、浏览网页、发送短信等。
2. 智能家居：智能家居是指通过人机交互技术将家居设备连接到互联网，实现智能化的管理和控制。
用户可以通过手机、语音助手等设备对家居设备进行控制，如智能灯光、智能门锁等。
3. 虚拟现实游戏：虚拟现实游戏是一种结合虚拟现实技术和游戏的交互形式。
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脑机信息交互技术综述作者：李晨熙孟庆春鄂宜阳郑宪来源：《电脑知识与技术》2019年第03期摘要：脑机信息交互技术是建立在脑机接口技术（ brain—computer interface， BCI）上的新型技术。
对脑机接口技术进行了定义并简要阐述了其工作原理，从实际应用的角度解释了BCI技术的发展现状以及未来的发展趋势，最后列出了BCI技术存在的弊端和发展所需面对的难题。
关键词：脑机接口技术;人机交互;人工智能;虚拟现实;信息反馈中图分类号：TP18; ; ; 文献标识码：A; ; ; 文章编号：1009-3044（2019）03-0184-02Abstract： Brain-computer information interaction technology is a new technology based on brain-computer interface （BCI）. The brain-computer interface technology is defined and its working principle is briefly explained. The development status of BCI technology and its future development trend are explained from the perspective of practical application. Finally， the disadvantages and the development problems of BCI technology are listed.Key words： brain machine interface technology; human interaction; artificial intelligence; Virtual Reality; information feedback腦机信息交互是指大脑与计算机之间通过非常规信息交互通路进行信息交换的技术。
随着计算机技术、数字通讯、电子电路、生物科学、医学等科学技术的发展以及人们对脑科学的探知，上世纪末兴起了一门新的技术——脑机接口技术，简称BCI。
1脑机接口技术定义及工作原理1.1定义BCI技术是指大脑不依靠感官神经细胞而直接与计算机等外界事物进行信息交互的技术。
1.2工作原理BCI技术是先对大脑皮层的脑电信号进行收集，然后对该信号进行过滤和加工，通过信号控制及信息反馈机制来完成脑机信息交互的。
[1]通过侵入式与非侵入式的方法，采集大脑的脑电信号，然后筛选出特定的脑电波进行放大和滤波处理，加工处理后的脑电信号由设备转换为控制信号从而实现相应功能，最后给予大脑反馈信息。
1.3可行性大脑是通过神经细胞间突触的传递来接收视觉和听觉等感官信息的，突触的信息传递由眼细胞等感官细胞受外界信息刺激而产生相应的动作电位，由此，计算机可以记录并模拟外界信息产生的特定电磁波从而传递信息来刺激神经细胞接受电信号。
2脑机接口技术分类及应用2.1分类2.1.1视觉诱发电位（visual evoked potential，VEP）视觉诱发电位是由视神经细胞接受视觉信息而产生的诱发电位，它分为瞬态视觉诱发电位（transient visual evoked potential，TVEP）和稳态视觉诱发电位（steady-state visual evoked potential，SSVEP）。
目前我国已经开发设计出了基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统以及电话拨号系统。
[2]2.1.2慢皮层电位（slow cortical potential，SCP）慢皮层电位是大脑皮层电信号中频率最低的电位，具有较大的正负电位差，与大脑皮层兴奋度相关，当大脑皮层处于兴奋状态时，呈现出负电位;当大脑皮层静息时，SCP由负电位向正电位跃迁。
因此可用作脑机接口控制信号。
2.1.3事件发生相关电位P300当某事件发生时，事件相关电位P300将在该事件发生后的300ms左右，处于正向波峰，由此来反映该事件的发生频度。
早在1988年，研究者就根据P300电位发明了虚拟打字机，经过不断改进，字符准确率达到了80%以上。
2.1.4 α波、μ节律和β波与眼睛闭合相关的α波是一种自发的脑电信号，当人们闭眼时，大脑的α波信号增强;睁眼后，α波信号减弱甚至消失，因此可以用作BCI的控制信号。
和运动想象相关的μ节律和β波也可用作脑机接口控制信号，当人们进行运动想象时，μ节律的信号增强;而当人们进行思考时，β波的信号显著增强，β波也可以用来反映大脑活跃程度。
[3]2.2应用2.2.1新一代人机交互界面人机交互界面从诞生到现在，一共经历了三个阶段：首先是命令行界面（Command-Line Interface，CLI），然后是目前被广泛使用的图形用户界面（Graphical User Interface，GUI），例如微软操作系统的电脑桌面就是图形用户界面，最后发展成了新一代的自然用户界面（Natural User Interface，NUI）。
[4]基于BCI技术的人机交互界面操作效率更高，利用范围更广。
BCI技术的发展可以使人们可以通过简单的手势就能操作NUI界面，而NUI界面的普及也将推动教育的普及，由于具有无纸化的性质，信息传递将更加方便快捷，使教学质量有质的飞跃。
2.2.2基于虚拟现实技术的脑机接口与传统虚拟现实技术不同，BCI技术颠覆性地改变了与虚拟环境（virtual environments，VE）的交互方式。
对视觉障碍或听觉障碍的人来说，VE将使用者周围的声音和景象转换为电信号，通过BCI技术传递到使用者脑中，使其能够“听见”或“看见”。
[5]人工耳蜗是迄今为止最成功、临床应用最普及的脑机接口。
人工耳蜗是一种电子设备，由处理器将声波转换为经过特殊编码形式的电信号，通过植入在大脑皮层上的电极直接刺激与听力相关的神经细胞让听觉障碍者恢复或者重新建立新的听觉系统。
而由于传递视觉信息的视网膜和相关的中枢神经系统相对更加复杂，使得视觉修复技术仍然处于研究阶段。
2.2.3智能机器人远端控制随着智能机器人技术的不断发展，人们可以通过BCI技术远程控制机器人用于实际生活，甚至是军事战争。
人们可以通过对机器人的思维操控，完成一些高危工作，例如高空作业、深海探究、战争机器乃至地外探索等，在高效完成任务的同时为人们提供了安全保障。
2.2.4基于脑机接口技术的人工智能算法人工智能必是未来科技的主力军，人工智能可用于医疗、军事、科技、生活等诸多领域，基于BCI技术的人工智能算法的完善，将为人们提供更为智能的人机交互方式。
人工智能技术可以应用于生活中的方方面面，智能家电、汽车的无人驾驶技术等，都将为人们的生活和出行带来便利。
2.2.5无声通信通过BCI技术可以将人类语言进行数字编码，形成语言数据库，将人们所想的话语转换为文字信息，显示在用户界面当中，进而转换为声波信号进行信息交流，甚至可以直接编码为声波信号与他人进行信息传递。
3脑机接口技术的研究现状及发展趋势BCI技术起源于20世纪70年代，近年来随着计算机技术、生物科学、电子信息、信息通讯、神经科学等领域的飞速发展，人们对BCI技术的研究也取得了突破性的进展。
人们已经可以利用BCI技术在电脑桌面上移动光标，甚至可以输入字符。
在军事训练方面也得到了应用，飞行员可以通过BCI模拟器对飞行模拟器进行控制。
[6]一些实验室已经可以通过BCI技术从猴和鼠的大脑皮层上记录脑电信号来实现运动控制。
实验让猴想象给定的任务动作而不进行任何实际运动便可以操控屏幕上的移动光标，而且还可以控制机械手臂来完成一些简单的任务动作。
另外在猫身上进行的研究对视觉信号也完成了一定的解析。
迄今为止，人类已经可以修复一些听觉、视觉等感觉功能。
但目前的BCI技术还有待深入研究，BCI也将朝着更贴近于人们生活的方向发展，未来BCI技术甚至可以移植于移动终端，取代智能手机，成为新一代的移动终端，更加方便使用者去使用。
4脑机接口技术未来发展面临的挑战脑机接口技术发展至今还未成熟，尚处于实验探索的初级阶段。
目前，虽然经过大量的实验及研究已经证明了BCI技术的可行性，但同时也体现了BCI技术的不稳定性以及不可靠性。
BCI技术最明显的缺点就是信息传递速率非常低，难以满足人们使用该技术的日常需求，大脑与计算机的直接信息交互也无法保障传递信息的安全性、完整性与稳定性，而长期与电子设备之间的接触也难免不会对大脑造成辐射危害。
因此，提高信息的傳递速率，建立稳定信息传递通道，减小设备的电磁辐射是推广BCI技术的关键难题。
5结束语脑机信息交互技术拥有着无限的可能性，随着BCI技术的不断发展，人们的生活将会变得更加便利，虽然该领域还属于研究摸索的阶段，但是从目前的实验成果来看，脑机信息交互技术将会快速发展并且不断地走向成熟。
参考文献：[1] 李勃.脑机接口技术研究综述[J].数字通信，2008，40（4）：5-8.[2] 高诺.脑机接口技术的研究现状及发展趋势[J].机器人技术与应用，2008（4）：16-19.[3] 刘铁军.基于运动想象的脑机接口关键技术研究[J].中国生物医学工程学报，2014，33（6）：644-651.[4] 徐振国.新一代人机交互：自然用户界面的现状、类型与教育应用探究[J].远程教育杂志，2018（4）：39-48.[5] 周忠.虚拟现实增强技术综述[J].中国科学：信息科学，2015，45（2）：157-180.[6] 孔丽文.基于虚拟现实环境的脑机接口技术研究进展[J].电子测量与仪器学报，2015，29（3）：317-327.【通联编辑：谢媛媛】。