脑机接口概述及Muse头环Python开发基础

一、BCI 技术综述

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：

1. 脑部信号被采集并发送给预处理模块进行降噪和增强。
2. 这些信号被进行分类，识别成控制指令。
3. 这些控制指令被发送给外部智能设备，从而实现控制外部设备的目的。

图1：常见的 BCI 流程示意图

（温馨提示：受篇幅所限，请点击【阅读原文】，查看完整全文及大量视频演示！）

阅读原文：http://www.hahack.com/codes/bci-and-muse-headband-development/