脑-机接口技术综述

脑-机接口(brain computer interface,BCI)是在人脑与计算机或其它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纵设备,而不需要语言或动作.脑-机接口是一种全新的通讯和控制技术.对脑-机接口技术的发展、研究现状、工作原理以及涉及的关键技术进行了较为详细地综述.     

骨传导听觉脑机接口技术研究

听觉脑机接口技术为视觉通路存在障碍的闭锁综合征患者提供了与外界交流的新通道.为了使空气传导通路受损的病患也能应用此项技术,本文将声音骨传导方式引入到听觉脑机接口实验研究中.本研究设计了左右耳分别呈现不同声音序列的双耳分听实验范式,对骨传导及空气传导方式所诱发脑电信号进行了特征提取和分类比较.实验结果表明两种传导方式下靶刺激均可稳定的诱发出N200与P300电位,骨传导方式下,N200的幅值较空气传导方式更显著.两种方式都获得较高的分类正确率,均可用于听觉脑机接口系统,且骨传导方式优于空气传导方式.     

脑电信号非线性动力学处理方法的研究

首先从系统方法的角度对脑电信号的研究作了定义，在此基础上具体分析了脑电信号系统分析的基本困难或难点，说明难于用建模的方法对脑电信号系统进行了研究。然后引出重构状态空间吸引子方法并阐述其在脑电信号系统分析中的意义。     

脑-机接口技术的研究概述

通过对脑-机接口技术的工作原理、关键技术及现状的研究，对该技术的发展前景进行了展望．     

从脑-机接口到脑-器交互

脑-机接口(brain computer interface,BCI)建立了大脑和非生物设备之间直接的信息交互通道。在认可BCI技术独特应用价值的基础上,进一步整合了身心医学与脑-机接口,强调了“脑与身体”和“脑与环境”的相互支撑关系,提出了脑-器交互(brain-apparatus communication,BAC)框架。对脑-机接口到脑-器交互的发展历程进行了概述,并从脑-器官交互、脑-外部环境交互以及两者融合方面讨论了脑器交互对人类健康的影响。     

时频分析在语言想像脑机接口中的应用

为了分析语言想像所诱导的脑电信号的时间和频率特性,利用事件相关谱扰动(ERSP)对信号进行时频分析.首先,经ERSP确定能量波动的频率范围;然后,根据该频率范围计算信号的事件相关(去)同步(ERD/ERS),并利用共空间模式和支持向量机分别对单次实验数据的特征值进行提取和分类.对8位被试的试验结果分析表明,被试间的频率范围具有显著的差异,其中4位被试的频率范围含有α波,3位被试含有α波和β波,1位被试的脑电信号在默读汉字时无明显变化.2个汉字默读时的脑电信号可产生相似的ERD/ERS.优化频率范围后针对这2个汉字的平均分类正确率分别提高了2.25%和1.39%.时频分析能更好地显示脑电信号的能量变化率,并能改善语言想像脑机接口的性能.     

基于支持向量机的脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

脑-机接口国内专利技术发展分析

脑-机接口是一种涉及多学科多领域的新颖的人机接口方式,标准的脑-机接口系统可以准确、快速地采集、识别出人脑在各种思想活动下的脑电信号,在医疗、航空、军事、生活娱乐等多个领域具有潜在应用价值.该文根据脑-机接口利用的脑电信号的来源和方式不同,对其研究方法中主要三个分类即视觉诱发电位、P300电位和运动想象进行了介绍,并对各分类国内主要申请人所申请的专利进行了分析,帮助更多申请人提升对技术的理解和把握,指导专利申请走向.     

脑机接口技术的神经康复与新型应用

 脑机接口（BCI）是脑认知神经科学与工程技术的一种新型人机信息交互方式,可无需依赖常规外周神经肌肉便能实现人意念思维与外界环境和设备的信息交互及操作控制,使“思想”直接变成“行动”,现已成为大脑认知机制解密、智能人机交互开发的全新“窗口”,也是未来人-机交互式混合智能发展的核心。本文综述了脑机接口在助力人工智能的科技背景、研究现状、应用领域及未来发展趋势。     

脑机接口技术发展新趋势——基于2019-2020年研究进展

 脑机接口旨在通过直接从大脑信号中实时解码用户意图来为辅助设备提供丰富、强大的命令信号。近年来,脑机接口技术的理论和实际应用的研究进展迅速,技术日趋成熟,其应用领域也在不断扩大。概述了2019-2020年脑机接口领域在硬件、算法、范式、应用等方面取得的重要研究进展和发生的热点事件,展望了未来脑机接口技术的发展趋势。     

脑-机接口系统的类协同式半监督学习

针对如何提高有标签样本不足时的分类精度问题。提出脑-机接口系统(BCI)的类协同半监督学习算法(LCTSSL),采用有监督和无监督两种算法提取双特征训练双分类器协同扩充有标签样本集。在训练前后阶段设置不同置信度度量,选择两分类器分类结果一样的高置信度样本进行标记,保持每类每次新标记样本数目一样,提高有标样本集的可信度及识别系统的鲁棒性。迭代更新两分类器、有监督提取系统及相应特征,充分利用新标签信息。最后利用BCI竞赛2005的数据I证明LCTSSL算法的有效性。     

计算机接口技术实验

通过了通过可编程并行通信接口芯片8255A和可编程串行通信接口芯片8251A实现计算机与开关电路和终端机信息交换的实验。该实验软、硬件相结合，对计算机接口技术课程的学习有一定的指导作用。     

一种基于SSVEP的脑-机接口阅读系统

针对目前基于脑-机接口(BCI)的应用系统较少的问题,设计了一个可以帮助严重运动障碍残疾人实现书籍阅读的系统。系统基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口,采用CPLD平台设计视觉刺激模块,运用典型相关分析(CCA)算法在Visual C++平台上设计一个实时在线程序采集,分析脑电信号,并产生控制信号用于控制鼠标移动和阅读器翻页等操作。通过八位受试者的实验数据表明,设计的SSVEP脑-机接口阅读系统,产生控制指令的正确率高达94.8%,信息传输率(ITR)为40.98比特/分钟。该系统可以有效改善严重运动障碍残疾人无法与外界交流的生活现状,提高残疾人的生活品质。     

脑--机接口中高性能虚拟键盘的实现

给出了基于模拟阅读事件相关电位的脑-计算机接口这种全新模式的方案,该方案的关键部分是虚拟键盘的界面,它提供了用户利用脑电信号输入字符所需的刺激.在Windows环境下,实现了这种新型高性能的虚拟键盘.实测显示,36个键的视窗中的目标图像同时运动时,平滑稳定,无抖动现象;时间精度超过设计要求达到1ms.     

一个数据库应用系统通用界面算法设计

本文结合应用系统实例,利用ＵＣＤＯＳ的特殊显示功能,设计出一种能够利用光标键进行灵活控制的通用界面算法,该算法有效地解决了在ＤＯＳ环境下的数据库应用系统的界面设计问题,具有良好的移植性．     

《微机原理与接口技术》CAI课件的研究与实践

针对《微机原理与接口技术》课程学时数少、授课内容多的现状。利用Authorware6.5作为主要开发工具,开发该课程CAI课件,通过实践,取得了良好的教学效果。     

基于脑电Alpha波的脑-机接口控制实验

对脑电alpha波阻断现象的识别提取与家用电器遥控装置的结合进行了研究，以探索实时脑机接口（brain-computer interface，BCI）系统的可行性．对5～12名受试者进行睁闭眼实验并记录其动态脑电数据，提取alpha波阻断现象发生过程的关键参数．在实时操作平台上对受试者进行4组遥控器按键操作的组合实验，以考察系统的响应速度与指令传递的准确率．总结出了Alpha波阻断现象对应的阈值电压经验计算公式，并建立了以最大噪声背景电平作为甄别开关动作真伪的判据原则．结果显示该系统具有较高的控制成功率和稳定性，表明实时脑机接口系统具有潜在的临床应用价值与研究前景.     

计算机I/O接口技术教学中的实验环节

介绍了计算机I/O接口技术实验设备，阐述了计算机I/O接口电路芯片及其与微处理器和外部设备的连接，探讨了有关的基本实验。     

浅谈人机界面设计

本文介绍了人机界面设计的一般过程，人机界面实现的原则，人机界面的风格和对人机界面设计的评价。     

CAD交互界面设计环境及其应用

介绍了图形用户界面的基本技术，提出计算机辅助设计（ＣＡＤ）交互界面设计的有效途径，采用面向对象，事件驱动等技术，实现了西文ＤＯＳ环境下的多窗口图形用户界面，具有Ｍｓ Ｗｉｎｄｏｗｓ相同的显示风格和操作规范，适合于我国现有计算机的硬件和软件环境，并给出了应用实例。