BCI 技术(Brain-Computer Interface Science, 脑机接口)是一种用于在人脑和外部设备间发送和接受信号的技术。BCI 的基本原理是捕获并解释人脑的信号,然后传输到与人脑相连接的机器上,这个机器可以进一步对人脑的信号进行处理,输出相应指令。
BCI 技术有着非常广泛的应用前景,例如帮助残疾、老年或者行动不便的人士控制轮椅、智能家居以及机器人。BCI 的通信还可以是双工的:除了能将脑部信号传输到外部设备外,还能反向将外部设备的信号传输回脑部。这种能主动传回脑部的 BCI 称为主动 BCI(Active BCI),而只支持脑部到外部设备单向信号传输的 BCI 称为被动 BCI (Passive BCI)。
BCI 的主要挑战在于从信噪比匮乏的脑部信号中精确识别出人类的意图。较低的分类准确度以及较差的泛化能力都制约着 BCI 技术的应用和普及。为了解决以上的问题,最近几年深度学习开始被用在大脑信息处理上。
一个常见的 BCI 流程如图 1 所示 [1],该流程包含几个重要部分:脑部信号采集、信号预处理、特征工程、分类,以及智能设备。具体步骤如下:
图1:常见的 BCI 流程示意图
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阅读原文:http://www.hahack.com/codes/bci-and-muse-headband-development/