脑机接口概述及Muse头环Python开发基础

2020/01/06 09:30
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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,请点击左下角【阅读原文】,查看完整全文及大量视频演示!)

本文分享自微信公众号 - HaHack(gh_12d2fe363c80)。
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