机器人中的人机交互系统――脑机接口PPT课件
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脑机接口ppt课件
小说创作
通过脑机接口技术，作家可以直接将思想转化为文字，提高创作的效 率和质量。
06
脑机接口的未来展望与挑战
技术发展与挑战
技术发展
脑机接口技术不断发展，未来有望实 现更加高效、可靠、便携的脑机接口 设备，为医疗、娱乐、通信等领域带 来更多应用场景。
挑战
脑机接口技术仍面临一些挑战，如信 号采集、数据处理、解码算法等方面 的技术瓶颈，需要不断改进和创新。
02
脑机接口技术
脑电信号采集技术
非侵入式采集
通过贴附在头皮表面的电极采集 脑电信号，具有无创、操作简便
等优势。
侵入式采集
通过将电极植入颅骨采集脑电信号 ，适用于对精度要求高的应用场景 。
信号噪声消除
采用滤波器、信号平均等方法消除 环境噪声和干扰。
脑电信号处理技术
信号放大
将采集到的微弱脑电信号进行放 大，便于后续处理。
游戏产业
玩家互动
通过脑机接口技术，玩家可以直接通过思考来与游戏互动，提高 游戏的沉浸感和参与度。
个性化游戏体验
脑机接口可以读取玩家的脑电波和情绪状态，为玩家提供更加个性 化的游戏体验。
虚拟现实融合
脑机接口技术可以与虚拟现实技术结合，打造更加真实的游戏体验 。
影视产业
沉浸式电影体验
通过脑机接口技术，观众可以直接通过思考来与电影互动，提高 电影的沉浸感和参与度。
航空应用
用于飞行员或宇航员的操 控界面，提高任务执行效 率和安全性。
脑机接口的发展历程
第一阶段
以侵入式脑机接口为主， 主要应用于医学研究，如 帮助残障人士实现基本生 活自理。
第二阶段
非侵入式脑机接口逐渐兴 起，开始应用于医学治疗 和娱乐领域。
通过脑机接口技术，作家可以直接将思想转化为文字，提高创作的效 率和质量。
06
脑机接口的未来展望与挑战
技术发展与挑战
技术发展
脑机接口技术不断发展，未来有望实 现更加高效、可靠、便携的脑机接口 设备，为医疗、娱乐、通信等领域带 来更多应用场景。
挑战
脑机接口技术仍面临一些挑战，如信 号采集、数据处理、解码算法等方面 的技术瓶颈，需要不断改进和创新。
02
脑机接口技术
脑电信号采集技术
非侵入式采集
通过贴附在头皮表面的电极采集 脑电信号，具有无创、操作简便
等优势。
侵入式采集
通过将电极植入颅骨采集脑电信号 ，适用于对精度要求高的应用场景 。
信号噪声消除
采用滤波器、信号平均等方法消除 环境噪声和干扰。
脑电信号处理技术
信号放大
将采集到的微弱脑电信号进行放 大，便于后续处理。
游戏产业
玩家互动
通过脑机接口技术，玩家可以直接通过思考来与游戏互动，提高 游戏的沉浸感和参与度。
个性化游戏体验
脑机接口可以读取玩家的脑电波和情绪状态，为玩家提供更加个性 化的游戏体验。
虚拟现实融合
脑机接口技术可以与虚拟现实技术结合，打造更加真实的游戏体验 。
影视产业
沉浸式电影体验
通过脑机接口技术，观众可以直接通过思考来与电影互动，提高 电影的沉浸感和参与度。
航空应用
用于飞行员或宇航员的操 控界面，提高任务执行效 率和安全性。
脑机接口的发展历程
第一阶段
以侵入式脑机接口为主， 主要应用于医学研究，如 帮助残障人士实现基本生 活自理。
第二阶段
非侵入式脑机接口逐渐兴 起，开始应用于医学治疗 和娱乐领域。
脑电控制与人机交互PPT课件
将多种人机交互方式融 合在一起，实现更加智 能和自然的人机交互。
脑电控制
利用脑电信号实现人机 交互，是未来人机交互 的重要发展方向之一。
03
脑电控制与人机交互的结合
脑电控制技术在人机交互中的应用
实时反馈与控制
辅助决策与认知增强
通过脑电波的监测，实现机器对人的 思维活动的实时反馈，使得人机交互 更为自然和高效。
通过监测学生在学习过程中的注意力水平和情绪状态，脑机接口可以提供个性化的 学习体验，使学生更加专注于学习任务。
此外，脑机接口还可以用于特殊教育，例如帮助自闭症儿童提高社交技能和语言能 力。
游戏娱乐领域的应用案例
脑机接口在游戏娱乐领域的应用已经 引起了广泛的关注。
此外，脑机接口还可以用于虚拟现实 和增强现实技术，通过模拟真实世界 的感知刺激，提供更加逼真的虚拟体 验。
解决方案
采用先进的信号处理技术和人工智能算法，提高脑电信号 的识别准确性和稳定性，同时加强个体差异的研究，实现 个性化的脑电控制。
解决方案
采用用户为中心的设计理念，通过用户调研和测试，不断 优化人机交互界面，提高用户体验和满意度。
应用挑战与解决方案
应用挑战
脑电控制与人机交互技术的应用场景有限，主要 集中在医疗、康复等领域，且应用效果因人而异 。
原理
通过采集大脑神经元活动产生的 微弱电信号，经过处理和分析， 将其转化为控制指令，实现对外 部设备的控制。
脑电控制技术的应用领域
01
02
03
医疗保健
用于辅助残疾人进行日常 生活和工作，如帮助截肢 者控制假肢、帮助盲人导 航等。
游戏娱乐
在游戏中，玩家可以通过 脑电控制技术实现虚拟现 实中的操作，提高游戏的 沉浸感和互动性。
脑电控制
利用脑电信号实现人机 交互，是未来人机交互 的重要发展方向之一。
03
脑电控制与人机交互的结合
脑电控制技术在人机交互中的应用
实时反馈与控制
辅助决策与认知增强
通过脑电波的监测，实现机器对人的 思维活动的实时反馈，使得人机交互 更为自然和高效。
通过监测学生在学习过程中的注意力水平和情绪状态，脑机接口可以提供个性化的 学习体验，使学生更加专注于学习任务。
此外，脑机接口还可以用于特殊教育，例如帮助自闭症儿童提高社交技能和语言能 力。
游戏娱乐领域的应用案例
脑机接口在游戏娱乐领域的应用已经 引起了广泛的关注。
此外，脑机接口还可以用于虚拟现实 和增强现实技术，通过模拟真实世界 的感知刺激，提供更加逼真的虚拟体 验。
解决方案
采用先进的信号处理技术和人工智能算法，提高脑电信号 的识别准确性和稳定性，同时加强个体差异的研究，实现 个性化的脑电控制。
解决方案
采用用户为中心的设计理念，通过用户调研和测试，不断 优化人机交互界面，提高用户体验和满意度。
应用挑战与解决方案
应用挑战
脑电控制与人机交互技术的应用场景有限，主要 集中在医疗、康复等领域，且应用效果因人而异 。
原理
通过采集大脑神经元活动产生的 微弱电信号，经过处理和分析， 将其转化为控制指令，实现对外 部设备的控制。
脑电控制技术的应用领域
01
02
03
医疗保健
用于辅助残疾人进行日常 生活和工作，如帮助截肢 者控制假肢、帮助盲人导 航等。
游戏娱乐
在游戏中，玩家可以通过 脑电控制技术实现虚拟现 实中的操作，提高游戏的 沉浸感和互动性。
第二讲人机交互技术简介PPT课件
32
体感交互
Leap Motion
Leap motion 视频
返回
33
?设备的易用性VS. 高性能
Tricycles Versus
Bicycles
34
实物交互
例
1 ： 热 气 球
例
2 ：
拼
卡
学
汉 语
眼动控制车
35
人机交互技术的发展趋势
在未来的计算机系统中，将更加强调“以人为 本”、“自然、和谐”的交互方式，以实现人 机高效合作 ➢ 集成化 ➢ 网络化 ➢ 智能化 ➢ 标准化
21
图形用户界面阶段
输入、输出设备以及界面技术的发展，催生 了使用图形用户界面的个人计算机(PC)！
Mac是全球首款使用图形用 户界面驱动的个人计算机； 是今天所有PC界面的基础
• PC的出现使人机交互界面的需求面临多样化的选 择，并向多通道、多媒体、智能化的方向发展。
22
多通道、多媒体交互阶段
44
人机交互的研究内容
人机交互与认知心理学、人机工程学、多媒体技术和虚拟现实 与增强现实技术以及图像处理、模式识别、计算机视觉和物联 网等密切相关。其中，认知心理学与人机工程学是人机交互技 术的理论基础，而多媒体技术和虚拟现实与增强现实技术等与 人机交互技术相互交叉和渗透
多媒体技术
虚拟与增强 现实技术
40
人机交互的研究内容
人机交互的研究内容十分广泛，涵盖了建 模、设计、评估等理论和方法以及在计算 机支持的协同工作、信息搜索与可视化、 超媒体与万维网、普适计算与增强现实等 方面的交互设计技术，主要包括：
• 人机交互界面表示模型与设计方法（Model and Methodology）
体感交互
Leap Motion
Leap motion 视频
返回
33
?设备的易用性VS. 高性能
Tricycles Versus
Bicycles
34
实物交互
例
1 ： 热 气 球
例
2 ：
拼
卡
学
汉 语
眼动控制车
35
人机交互技术的发展趋势
在未来的计算机系统中，将更加强调“以人为 本”、“自然、和谐”的交互方式，以实现人 机高效合作 ➢ 集成化 ➢ 网络化 ➢ 智能化 ➢ 标准化
21
图形用户界面阶段
输入、输出设备以及界面技术的发展，催生 了使用图形用户界面的个人计算机(PC)！
Mac是全球首款使用图形用 户界面驱动的个人计算机； 是今天所有PC界面的基础
• PC的出现使人机交互界面的需求面临多样化的选 择，并向多通道、多媒体、智能化的方向发展。
22
多通道、多媒体交互阶段
44
人机交互的研究内容
人机交互与认知心理学、人机工程学、多媒体技术和虚拟现实 与增强现实技术以及图像处理、模式识别、计算机视觉和物联 网等密切相关。其中，认知心理学与人机工程学是人机交互技 术的理论基础，而多媒体技术和虚拟现实与增强现实技术等与 人机交互技术相互交叉和渗透
多媒体技术
虚拟与增强 现实技术
40
人机交互的研究内容
人机交互的研究内容十分广泛，涵盖了建 模、设计、评估等理论和方法以及在计算 机支持的协同工作、信息搜索与可视化、 超媒体与万维网、普适计算与增强现实等 方面的交互设计技术，主要包括：
• 人机交互界面表示模型与设计方法（Model and Methodology）
人机交互接口PPT课件
9.4 硬盘与光驱
硬盘原理及接口 CD-ROM DVD-ROM
硬盘基本原理
硬盘（HarD Disk Drive,HDD）由多个盘片组成，盘片 是由铝合金制成的，盘片的表面镀上磁粉，从而可以 记录信息。 硬盘的每个盘片有两个盘面，盘面上划分着许多同心 圆，这些同心圆被称为磁道。 同心园的周长不同，但存储量却相同。磁道被划分成 许多区域，每个区域叫一个扇区，每个扇区可存储512 个字节的信息。 在硬盘中，所有盘面的相同磁道号的集合称为柱面。 每个盘面对应一个磁头。 磁头由驱动机构和读写臂控制负责读写数据。柱面、 盘面、磁头、磁道和扇区决定了一个硬盘的大小。
显卡接口及应用程序接口(API)
PCI显卡以PCI总线速度的一半即33MHZ工作， 它可以达到的峰值传送率为133MHz。 AGP以66MHz的速度工作，AGP 1X的峰值传送率 可达266MHz，AGP 8X的理论传输率为2.12GB/s 当某一个应用程序提出一个制图请求时，这个 请求首先要被送到操作系统中，然后通过GDI (图形设备接口)和DCI(显示控制接口)对所要 使用的函数进行选择。 而现在这些工作基本由DirectX来进行，它远 远超过DCI的控制功能，而且还加入了3D图形 API(应用程序接口)和Direct3D
场致发射显示器
场致发射显示器（ FielD Emission Display，FED） 的原理是：使用电场自发射阴极（cathoDe emitter） 材料的尖端放出电子，而非使用热能，使得场发射 电子束的能量分布范围较传统热电子束窄而且具有 较高亮度，用场发射技术作为电子来源以取代传统 CRT显象管中的热电子枪，因而可以用于平面显示器 并带来了很多优秀特色 优点：更高的亮度可以在阳光下轻松地阅读；高速 的响应速度使得它能适应快速更新画面的场合；内 置的千万冗余电子发射器让其表面比液晶显示器更 凹凸不平，视角更宽广，也不会出现液晶显示器一 个晶体管损坏便会很明显地显露出来的情况
脑机接口ppt课件
Translation algorithm :
feature => command
6
脑机接口
Applications
For disabled people
Communications Control Neural protheses Neural rehabilitation
For ordinary people
脑机接口
Brain-Computer Interface
Reporter: Number:
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ机接口
CONTENTS
Introduction Theory Applications Future Work
2
脑机接口
INTRODUCTION
what is BCI ?
A brain–computer interface (BCI), often called a mindmachine interface (MMI), or sometimes called a brain– machine interface (BMI), is a direct communication pathway between the brain and an external device.
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
脑机接口
Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
feature => command
6
脑机接口
Applications
For disabled people
Communications Control Neural protheses Neural rehabilitation
For ordinary people
脑机接口
Brain-Computer Interface
Reporter: Number:
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ机接口
CONTENTS
Introduction Theory Applications Future Work
2
脑机接口
INTRODUCTION
what is BCI ?
A brain–computer interface (BCI), often called a mindmachine interface (MMI), or sometimes called a brain– machine interface (BMI), is a direct communication pathway between the brain and an external device.
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
脑机接口
Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
机器人中的人机交互系统——脑机接口
• 常用方法：
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
• 1995年，全世界从事有关脑机接口研究的小组不超过6个 ，1999年已超过20个，2002年则有近40个；到现在已经 发展到数以百计，主要分布在美国、加拿大、欧洲、日本 、中国等地区。美国和欧洲BCI技术发展的较早，日本、 中国起步较晚。
BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
• 1995年，全世界从事有关脑机接口研究的小组不超过6个 ，1999年已超过20个，2002年则有近40个；到现在已经 发展到数以百计，主要分布在美国、加拿大、欧洲、日本 、中国等地区。美国和欧洲BCI技术发展的较早，日本、 中国起步较晚。
BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
脑机接口pptPPT课件
(not just the “new phrenology”)
8
精品ppt
Thank you for your attention
9
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
精品ppt
10ห้องสมุดไป่ตู้
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Pre-processing:
to improve signal-to-noise ratio;to improve signal-tointerference ratio
Feature extraction/selection:
to reduce dimension; to find best projection direction
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
精品ppt
Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
3
精品ppt
EEG . An electroencephalogram is a measure of
the brain's voltage fluctuations as detected from scalp electrodes. It is an approximation of the cumulative electrical activity of neurons.
8
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Pre-processing:
to improve signal-to-noise ratio;to improve signal-tointerference ratio
Feature extraction/selection:
to reduce dimension; to find best projection direction
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
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Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
3
精品ppt
EEG . An electroencephalogram is a measure of
the brain's voltage fluctuations as detected from scalp electrodes. It is an approximation of the cumulative electrical activity of neurons.
AI智能交互：人机交互技术在AI智能设备中的应用培训ppt
ai智能交互：人机交互技
术在ai智能设备中的应用
培训
汇报人：可编辑
2023-12-22
• 人机交互技术介绍 • 人机交互技术详解 • AI智能设备中的人机交互技术应用案
例 • 人机交互技术的未来趋势及挑战 • 培训结语
01
人机交互技术介绍
人机交互技术的定义与分类
定义
人机交互技术是指人与计算机之 间进行信息交流和互动的技术。
生物特征识别技术
生物特征识别技术定义
生物特征识别技术是指通过生物特征进行身份认证和识别的技术 。
生物特征识别技术的应用
生物特征识别技术在AI智能设备中广泛应用于指纹识别、虹膜识别 、人脸识别等功能。
生物特征识别技术的发展
随着技术的不断发展，生物特征识别技术的准确性和安全性不断提 升。
03
AI智能设备中的人机交互技术应用案
图像识别技术的发展
随着深度学习技术的不断发展，图像识别技术的准确性和处理速 度不断提升。
触屏交互技术
触屏交互技术定义
触屏交互技术是指通过触摸屏幕进行交互的技术。
触屏交互技术的应用
触屏交互技术在AI智能设备中广泛应用于手机、平板电脑等设备的 操作界面。
触屏交互技术的发展
随着技术的不断发展，触屏交互技术的操作体验和交互效果不断提升 。
人机交互技术的发展前景与展望
广泛应用
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人 机交互技术将在各个领域得到广泛应用。
深度融合
人机交互将与AI技术、物联网技术等深度融合， 形成更加智能、更加便捷的交互方式。
创新发展
未来人机交互技术将继续创新发展，不断推动人 工智能技术的进步和应用。
05
培训结语
术在ai智能设备中的应用
培训
汇报人：可编辑
2023-12-22
• 人机交互技术介绍 • 人机交互技术详解 • AI智能设备中的人机交互技术应用案
例 • 人机交互技术的未来趋势及挑战 • 培训结语
01
人机交互技术介绍
人机交互技术的定义与分类
定义
人机交互技术是指人与计算机之 间进行信息交流和互动的技术。
生物特征识别技术
生物特征识别技术定义
生物特征识别技术是指通过生物特征进行身份认证和识别的技术 。
生物特征识别技术的应用
生物特征识别技术在AI智能设备中广泛应用于指纹识别、虹膜识别 、人脸识别等功能。
生物特征识别技术的发展
随着技术的不断发展，生物特征识别技术的准确性和安全性不断提 升。
03
AI智能设备中的人机交互技术应用案
图像识别技术的发展
随着深度学习技术的不断发展，图像识别技术的准确性和处理速 度不断提升。
触屏交互技术
触屏交互技术定义
触屏交互技术是指通过触摸屏幕进行交互的技术。
触屏交互技术的应用
触屏交互技术在AI智能设备中广泛应用于手机、平板电脑等设备的 操作界面。
触屏交互技术的发展
随着技术的不断发展，触屏交互技术的操作体验和交互效果不断提升 。
人机交互技术的发展前景与展望
广泛应用
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人 机交互技术将在各个领域得到广泛应用。
深度融合
人机交互将与AI技术、物联网技术等深度融合， 形成更加智能、更加便捷的交互方式。
创新发展
未来人机交互技术将继续创新发展，不断推动人 工智能技术的进步和应用。
05
培训结语
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 1995年，全世界从事有关脑机接口研究的小组不超过6个 ，1999年已超过20个，2002年则有近40个；到现在已经 发展到数以百计，主要分布在美国、加拿大、欧洲、日本 、中国等地区。美国和欧洲BCI技术发展的较早，日本、 中国起步较晚。
BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
脑电信号(electroencephalograph，EEG)
• 按频率和振幅的不同，脑电信号可分为δ波（0.5~3Hz） 、θ波（4~7Hz）、α波（8~13Hz）和β波（14~30Hz）。
• 非常微弱而且其背景噪声很强 、非平稳、非线性
BCI的发展
• BCI的研究最早可以追溯到20世纪70年代，早期研究的目 的是让受试者通过生物反馈训练学习如何自主地控制脑电 节律。Nowis等人的研究结果表明，受试者通过训练后能 够自主调节脑电的α波
只需平移较少次数 的k就看计算完整段 信号，即系数少。
多分辨率分析与Mallat算法
• 1988年S. Mallat在构造正交小波基时，提出了多分辨率分 析（Multi-Resolution Analysis, MRA）的概念，从空间的 概念上形象地说明了小波的多分辨率特性，将此之前的所 有正交小波基的构造法统一起来，给出了正交小波的构造 方法以及正交小波变换的快速算法，即Mallat算法。
主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ），独立分 量分析(Independent Component Analysis, ICA)
脑电信号的处理
• 特征分类是把特征向量输入预先设计好的分类器中，进而 识别出不同的脑电信号，并以逻辑控制信号来表示这些脑 电信号。
多分辨率分析只是对信号低 频部分进行进一步分解，而 高频部分则不考虑。
CA为逼近信号（低频部分）， CD为细节信号（高频部分）
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
脑电信号的处理
• 预处理主要用于去除脑电信号的伪迹。
• 主要伪迹：眼动伪迹、眼电、肌电以及心电等伪迹，工频 伪迹。
• 主要方法：滤波
脑电信号的处理
• 特征提取主要是提取出能表征脑电信号特征的一个或几个 量。
• 常用方法：
– 时域分析法：方差分析、相关分析、峰值检测等 – 频域分析法 ：功率谱估计 ——AR等 – 时频分析法 ：小波变换等 – 非线性分析 ：样本熵、最大Lyapunov指数和关联维数等 – 其他方法：共同空间模式（Common Spatial Pattern, CSP） ，
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)
• BCI是不依赖于大脑外周神经与肌肉系统，在人脑和计算 机或外部设备之间建立起来的一种通信系统。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
– 2005年，Tanaka等就通过想象左臂和右臂运动实现了智能轮椅左 转和右转
• 基于α波的BCI系统的应用
– 在1967年，Dewan就采用视觉集中去同步α波幅值来发送Morse电 报码。通过快速简短地向上转动眼球，即一个α波幅值的简短增加 ，代表一个“●”；通过延长眼睛向上的时间，即一个延长时间的 α波幅值增加，代表一个“-”；电码之间的空格，则用集中注意力 产生α波的阻断来表示。
BCI的发展
• 基于P300电位的BCI系统的应用
– Donchin等人设计了基于P300的虚拟打字机P3Speller，一个6×6 字符矩阵按行或列依次闪烁，行和列出现的次序是随机的，于是 包含使用者想要输入字符的行或列的闪烁就是能够诱发出P300的 靶刺激，通过检测P300所在的行和列就能确定使用者想要输入的 字符。
• 它能够为重度残疾但思维意识正常的患者提供一种新型的 对外信息交流手段。
• 脑中风、脑部或者脊髓外伤、脑瘫、肌肉萎缩、多发性硬 化、肌萎缩性脊髓侧索硬化(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)
BCI的组特征提取 特征分类
控制装置
反馈
• 常用方法：
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
机器人中的人机交互系统
脑机接口技术
人机交互系统
人机交互系统
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
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BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
脑电信号(electroencephalograph，EEG)
• 按频率和振幅的不同，脑电信号可分为δ波（0.5~3Hz） 、θ波（4~7Hz）、α波（8~13Hz）和β波（14~30Hz）。
• 非常微弱而且其背景噪声很强 、非平稳、非线性
BCI的发展
• BCI的研究最早可以追溯到20世纪70年代，早期研究的目 的是让受试者通过生物反馈训练学习如何自主地控制脑电 节律。Nowis等人的研究结果表明，受试者通过训练后能 够自主调节脑电的α波
只需平移较少次数 的k就看计算完整段 信号，即系数少。
多分辨率分析与Mallat算法
• 1988年S. Mallat在构造正交小波基时，提出了多分辨率分 析（Multi-Resolution Analysis, MRA）的概念，从空间的 概念上形象地说明了小波的多分辨率特性，将此之前的所 有正交小波基的构造法统一起来，给出了正交小波的构造 方法以及正交小波变换的快速算法，即Mallat算法。
主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ），独立分 量分析(Independent Component Analysis, ICA)
脑电信号的处理
• 特征分类是把特征向量输入预先设计好的分类器中，进而 识别出不同的脑电信号，并以逻辑控制信号来表示这些脑 电信号。
多分辨率分析只是对信号低 频部分进行进一步分解，而 高频部分则不考虑。
CA为逼近信号（低频部分）， CD为细节信号（高频部分）
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
脑电信号的处理
• 预处理主要用于去除脑电信号的伪迹。
• 主要伪迹：眼动伪迹、眼电、肌电以及心电等伪迹，工频 伪迹。
• 主要方法：滤波
脑电信号的处理
• 特征提取主要是提取出能表征脑电信号特征的一个或几个 量。
• 常用方法：
– 时域分析法：方差分析、相关分析、峰值检测等 – 频域分析法 ：功率谱估计 ——AR等 – 时频分析法 ：小波变换等 – 非线性分析 ：样本熵、最大Lyapunov指数和关联维数等 – 其他方法：共同空间模式（Common Spatial Pattern, CSP） ，
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脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)
• BCI是不依赖于大脑外周神经与肌肉系统，在人脑和计算 机或外部设备之间建立起来的一种通信系统。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
– 2005年，Tanaka等就通过想象左臂和右臂运动实现了智能轮椅左 转和右转
• 基于α波的BCI系统的应用
– 在1967年，Dewan就采用视觉集中去同步α波幅值来发送Morse电 报码。通过快速简短地向上转动眼球，即一个α波幅值的简短增加 ，代表一个“●”；通过延长眼睛向上的时间，即一个延长时间的 α波幅值增加，代表一个“-”；电码之间的空格，则用集中注意力 产生α波的阻断来表示。
BCI的发展
• 基于P300电位的BCI系统的应用
– Donchin等人设计了基于P300的虚拟打字机P3Speller，一个6×6 字符矩阵按行或列依次闪烁，行和列出现的次序是随机的，于是 包含使用者想要输入字符的行或列的闪烁就是能够诱发出P300的 靶刺激，通过检测P300所在的行和列就能确定使用者想要输入的 字符。
• 它能够为重度残疾但思维意识正常的患者提供一种新型的 对外信息交流手段。
• 脑中风、脑部或者脊髓外伤、脑瘫、肌肉萎缩、多发性硬 化、肌萎缩性脊髓侧索硬化(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)
BCI的组特征提取 特征分类
控制装置
反馈
• 常用方法：
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
机器人中的人机交互系统
脑机接口技术
人机交互系统
人机交互系统
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