自适应脑机接口研究综述

脑机接口(BCI)不依赖于外周神经和肌肉,在大脑与外部设备之间建立起直接交流的通路。近年来,该技术在识别准确率和系统交互速率方面已取得巨大突破。然而,脑电(EEG)信号非平稳特性较强且用户主观状态波动较大,传统脑机接口技术对大脑活动的动态变化欠缺适应性,影响了脑机接口系统的控制稳定性,也限制了其智能化发展和应用。自适应脑机接口可根据大脑当前状态动态调整诱发范式和实时更新识别模型,从而增强脑控系统对非平稳大脑活动的适应性,提高其控制精度和鲁棒性,实现更加实用化的脑控系统,对推动脑机接口技术进一步发展极具意义。该文对自适应脑机接口的相关研究进行了回顾和总结,并对该技术未来发展的方向进行了展望。     

基于头皮脑电的游戏型脑机接口应用研究综述

游戏型脑机接口(game-BCI)是指将脑机接口与游戏结合,通过对脑电信号的识别,使用户完成对游戏的直接控制,不仅为健康人提供了新型的游戏交互方式,也为残障人士提供了新的康复治疗途径。相比于其它侵入性BCI,基于头皮脑电的BCI有无创、时间分辨率高、成本低、便携性好等优势,具有更加广泛的应用前景。该文对基于头皮脑电的游戏型脑-机接口技术进行了总结,将其按控制信号类型分为主动式、反应式、被动式以及混合范式,介绍不同类型游戏BCI的控制策略和应用场景,并对比分析了游戏BCI中不同类型脑电信号常采用的分类算法,最后讨论了该领域目前存在的问题和未来的发展方向。     

脑机接口标准化研究

围绕脑机接口标准化研究,中国电子技术标准化研究院提前布局、夯实基础,不仅在国际标准化工作中取得历史性突破,同时统筹推进国内标准化工作,在国际国内标准化顶层设计、标准科研、标准研制等方面取得积极进展,形成“一体两翼”的工作格局。     

机-脑接口研究

机-脑接口的一个具体应用是对睡眠的监测和控制。研究发展一种无干扰、不唤醒监测和控制“醒-睡过渡过程”中那些妨碍入睡思维活动的方法。基于Vxworks实时操作系统和ARM微处理器的“微型手腕式嵌入式计算机”。可产生刺激信号,控制、测量、记录、处理使用者的应答信息,分析脑的状态。由于它的微小结构（舍传感器）及其与环境的独立性,保证了使用者无干扰。利用“非限定微行为反应技术”,保证了使用者无唤醒。该方法可将入睡潜伏期测量的精度从十几分钟提高到6S左右,并在小样本实验中有效控制了“醒一睡过渡过程”中那些妨碍入睡的思维活动,显著缩短了入睡时间。为中断那些讨厌的干扰性思维和过多不能控制的焦虑提供了一种新途径。     

基于发音想象的脑机接口的研究综述

脑机接口作为患有交流或肢体障碍的病人与机器设备交流沟通的一种技术，近年来在生物医学工程、康复工程等领域受到广泛关注。基于发音想象的脑机接口作为一种新型的脑机接口方式，由于其具有为患有言语障碍的病人提供有效、舒适的言语交流的潜力，其相关研究正在迅速发展。本文首先介绍常见的基于发音想象的脑机接口所用到的信号采集技术，然后详述现有文献中的相关研究内容和信号处理算法，最后讨论基于发音想象的脑机接口存在的问题以及对未来工作进行展望。      

脑机接口用例国际标准提案研究

通过总结前期脑机接口国际标准工作中取得的成果,分析《脑机接口用例》国际标准提案所收集的20例国内外脑机接口用例潜在的标准化研究方向,目前已有脑机接口用例的标准化需求集中在伦理道德、信号采集、信号预处理及分析、性能评价及可靠性、管理政策等方面。下一步工作中应进一步扩展脑机接口用例收集,为未来脑机接口技术标准化工作奠定基础。     

脑机接口在机器人控制中的研究现状

脑机接口(brain-computer interface,BCI)是一种直接通过大脑与外部设备进行信息交流的技术。首先,介绍BCI系统的基本原理,BCI系统由信号采集、信号处理、输出设备和操作协议构成;其次,详述BCI的研究现状,重点介绍BCI在机器人假肢、轮式机器人及智能仿人机器人上的典型应用。最后指出:BCI这种非肌肉的通信与控制方法是可行的,这种方法可为无法使用传统方法的残障人士提供新的对外交流手段。     

基于深度学习的运动想象脑机接口研究综述

近年来,随着脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）技术的进一步发展,对特征提取技术的鲁棒性的需求也持续增加。深度学习（Deep Learning,DL）作为多层次的神经网络模型具有从高维数据中进行特征提取并从分层表示中学习的能力,在分类识别任务领域中的表现优于手工选择特征的传统机器学习方法。深度学习模型可以自动学习高维的EEG数据集从而提取有效特征,因此基于深度学习的脑机接口成为该领域新的研究趋势。卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）、深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）和递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）是深度学习中对脑电信号进行分析的三大主流算法。主要介绍了这三大主流深度学习算法的基本原理。为了探索能更好契合脑电数据特点的分类模型,还探讨了它们在BCI中集成其他方法的实际运用。     

2022年脑机接口研究进展

脑机接口（brain-computer interface,BCI）旨在大脑与外部环境之间建立一种不依赖于外周神经系统的交流与控制通道,从而实现大脑与外部设备的直接交互。脑机接口的初衷是帮助运动障碍患者利用其意图直接控制辅助设备,提高患者生活质量并重拾生活信心。随着脑机接口技术的发展,脑机接口应用已拓展至游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事等领域。作为脑科学与类脑智能研究的重要部分,脑机接口已成为多个国家的科技战略重点。随着脑科学、计算科学、人工智能等领域快速发展,脑机接口技术的进步步伐加速,脑机接口已成为全球科技前沿热点。脑机接口技术主要涉及硬件、软件和算法,其中硬件主要包括脑信号采集与处理器件,是保障脑机接口性能的前提;软件的优化将降低脑机接口系统的使用门槛,惠及更多人群;算法则主要是对脑信号进行分析与处理,以又准又快地解读用户意图。脑机接口在硬件、软件和算法三方面的技术进步不仅推进脑机接口从实验室演示走向实际应用,同时也将拓宽脑机接口的应用范围。因此,本文从关键技术、典型应用等方面着手对2022年脑机接口领域的研发热点进行回顾和梳理,以期增进脑机接口研究现状的了解。同时,对当前脑机...     

脑机接口术语国际标准提案研究

为推动脑机接口核心术语和基本概念的国际标准化工作,以ISO/IEC AWI 8663 《信息技术脑机接口术语》标准提案进展、技术框架和推进过程作为基础,研究分析脑机接口术语标准化的内容逻辑和系统架构,为脑机接口国际标准工作提供参考工具。     

基于回溯搜索算法的导联选择脑机接口研究

在脑机接口(BCI)中,传统的共空域模式(CSP)算法在提取特征信号与事件相关去同步/同步(ERD/ERS)的信息上得到了很好的效果。但是CSP算法受限于电极导联数、EEG信号的时间段和频带等因素,如电极导联数的增加,CSP算法容易过拟合,数据记录容易混乱,使得运算变得复杂,增加运算时间,降低数据分类正确率。所以,CSP算法存在局限性。使用回溯搜索优化算法(BSA)能够为CSP算法自动挑选出一组导联数组子集,并且以分类错误率作为BSA算法的目标函数进行实验。实验采用两类实验数据(第三、四届国际BCI竞赛数据集)进行交叉验证分类实验。实验结果表明,两类数据的导联数目大幅度减少,分类正确率有所提高。     

基于运动想象的异步在线脑-机接口系统

目前,运动想象脑-机接口( motor imagery brain computer interface,MIBCI) 的离线分析和研究相对比较成熟,但是异步在线MIBCI始终具有挑战性。针对在线BCI系统的识别率和控制方式,提出了利用共空间模式(common spatial pattern,CSP)算法对运动想象(motor imagery,MI)进行特征提取并结合alpha波进行异步控制。构建了一种简单实用的自主控制小球运动MIBCI实验系统。有四名受试者参加了在线实验,其中有两名受试者在线运动想象识别正确率最高能达到100%。实验结果验证了本文所建系统的可行性和实用性。      

基于动态天线分组的Alamouti编码/V-BLAST合并算法

将Alamouti编码与V-BLAST结合在一个MIMO系统中可以同时获得空间分集和复用技术的优点.基于最优检测排序信息,新算法在不增加接收机计算复杂度的情况下构造一定数量的反馈信息,并据此将发射天线动态地分为两组:最弱两根天线为一组并传送Alamouti编码信号,剩余天线为一组并按V-BLAST结构发射信号.通过改善接收机第一检测级的BER性能并抑制误差传播效应,新算法可以获得比具有相同频谱效率的~BLAST算法更好的BER性能,而且可以应用在发射天线数大于接收天线数的系统中.     

Design and implementation of a brain-computer interface with high transfer rates

This paper presents a brain-computer interface (BCI) that can help users to input phone numbers. The system is based on the steady-state visual evoked potential (SSVEP). Twelve buttons illuminated at different rates were displayed on a computer monitor. The buttons constituted a virtual telephone keypad, representing the ten digits 0-9, BACKSPACE, and ENTER. Users could input phone number by gazing at these buttons. The frequency-coded SSVEP was used to judge which button the user desired. Eight of the thirteen subjects succeeded in ringing the mobile phone using the system. The average transfer rate over all subjects was 27.15 bits/min. The attractive features of the system are noninvasive signal recording, little training required for use, and high information transfer rate. Approaches to improve the performance of the system are discussed.     

LTE系统中自适应调制编码技术的研究

根据标准研究了LTE系统的自适应调制编码技术,并针对该系统提出了自适应调制编码技术的实现方案。在LTE系统环境下仿真了提出的实现方案的性能,结果表明：无论在高信噪比还是在低信噪比条件下,自适应技术均比单一的编码调制方案吞吐量有明显的提升,该自适应实现方案在保证一定的通信可靠性的前提下,能够更有效地利用频谱资源和提高系统吞吐量。     

基于脑-机接口的智能小车系统设计与实现

结合嵌入式系统和脑-机接口技术,构建MindAuto———意念赛车系统。首先以TGAM为核心制作脑电采集设备MindReader,进行脑电数据的采集;其次通过蓝牙将MindReader和PC机相连,将采集到的脑波原始数据raw data、注意力值Attention、放松度值Meditation和眨眼强度值Blink传输到PC机,利用eSense算法将脑电数据进行量化;然后通过蓝牙无线连接到Arduino智能小车平台,通过I/O控制口实现脑波对小车的控制;最后结合多功能轨道模型,实现此控制系统。     

基于移动平台的脑电波游戏设计与实现

本项目是通过MindWave Mobile与手机终端的结合,设计了意念控制的射击游戏,使用MindWave Mobile耳机作为脑波接收器,通过蓝牙模块传输数据至移动终端,通过在移动终端上的游戏软件接受数据并处理,作为参数用于游戏控制,为玩家提供新鲜体验感用于娱乐的同时,也可用于训练用户的集中度.并且有助于分析人类集中度变化的函数曲线,采集的数据有助于分析人类大脑进行后续研究.并且本项目应实现MindWave Mobile耳机与手机终端的直接连接,而不需通过PC机作为中介平台,可广泛应用于智能移动终端游戏、教育及儿童注意力训练等领域.     

Performance study of mobile WiMAX network with changing scenarios under different modulation and coding

WiMAX—the Worldwide Interoperability for Microwave Access is a promising technology for offering high‐speed data, video and multimedia services over mobile platform evolving toward all IP networks. The increasing demand of WiMAX for VoIP and high‐speed multimedia is due to the simplicity of installation and cost reduction compared with the traditional wired DSL cable. The challenges to service providers lie with the Quality of Service (QoS) under varying fading environment while at the same time maximizing for resource utilization. In this paper, a rigorous and comprehensive performance study of mobile WiMAX has been made with respect to adaptive modulation and coding techniques considering the variation in the speed of the mobile, path‐loss, scheduling services and application type for comparing with the fixed type of modulations. The OPNET 14.5.A modeler for WiMAX platform has been used as simulator for adaptation at the physical layer of the transmission in WiMAX OFDMA structure. Observation reveals that dynamic adaptation of modulation and coding schemes based on channel condition enables better QoS while consuming low overall bandwidth of the system. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

Modulation of sensorimotor rhythms for brain-computer interface using motor imagery with online feedback

This research studies the impact of the imagination of movements and associated feedbacks on the modulation of sensorimotor electroencephalographic (EEG) rhythms, for the online controls of a brain-computer interface (BCI). Nine subjects with no physical or mental impairments were selected. The number of sessions was five: one calibration and four feedback sessions. A computer screen’s cursor movement was controlled in one dimension using EEG-based four-class BCI involving motor imagery tasks of moving the right hand, the left hand, both hands, or both feet. Our findings reveal that the visual feedback applied during motor imagery movement modulates sensorimotor EEG rhythms clearly in the mu and beta bands. The analyses of event-related desynchronization/synchronization (ERD/ERS) suggest significant differences between brain activities in the calibration and feedback sessions; large ERDs during the online feedback sessions compared to that in the calibration session have been observed. The increasing ERDs in the online feedback session were noticed over the mu1 (8–10 Hz) and upper beta (18–24 Hz) rhythms, resulting in the cursor control success rate at 73.3%.