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基于脑电图的人机交互技术研究现状 摘要：基于脑电图（electroencephalogram, EEG）的人机交互技术是当前神经工程领域的最活跃的研究方向之一，这项技术的研究在生物医学、神经康复和智能机器人等领域具有很重要的研究意义和广阔的应用前景，该项技术的主要研究途径是通过脑机接口来实现的，脑机接口（brain-computer interface，BCI），有时也称作direct neural interface或者brain-machine interface，它是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。本文通过介绍脑机接口中所采用的EEG信号分类，论述近年来脑机接口的国内外发展现状，脑机接口系统的主要组成部分，对各组成部分常涉及到的相关基本理论和技术作了总结和介绍，主要包括脑信号获取、脑信号预处理、特征提取、变换算法等相关技术和理论，指出目前BCI研究存在的问题，最后对脑机接口未来的研究方向进行展望。 关键字：脑电图（EEG）；脑机接口（BCI）；脑电信号；信号提取；特征产生；特征提取；预处理；变换算法； 引言 脑机接口(brain-computer interface, BCI)是目前生物医学工程领域中的一个研究热点，它是一种连接大脑和外部设备的实时通信系统。通过BCI 可以把大脑发出的信息直接转换成能够驱动外部设备的命令，并代替人的肢体或感觉器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制。BCI 技术中的关键问题之一是必须提供一个安全的、可长时间持续的探测或者注射信号的方法。此方法中包含了电极的类型和植入方法、信号的提取特征等等。最近10 年来，随着电子技术、计算机技术等学科的发展，BCI 得到了快速的发展，BCI 系统已逐渐从实验室走进人们的实际生活中来． 然而由于BCI是个多学科交叉的研究方向，涉及到的内容较多，对于初次进入BCI 研究领域的工作者来说通常很难在短时间里找到正确的研究思路，为了方便这些研究者们快速地找到正确的研究思路，本文在前人文献的基础上系统详尽地介绍BCI 的各主要组成部分及其涉及到的一些关键技术和理论，文章首先介绍了BCI 的研究意义及发展现状; 然后介绍了BCI 系统的各组成部分，并详细地描述和总结了BCI 各组成部分所涉及到的具体理论和技术，主要包括到脑信号获取、脑信号预处理技术、特征提取以及变换算法等几大部分，最后对BCI未来的研究方向进行了总结。 2.脑机接口（BCI）的研究意义 BCI的研究在理论探索和实际应用中都有很重大的意义。在理论上，BCI的研究和开发将极大地推动对人脑的认知模式、思维模式和意识形成机制的深入理解，极大地丰富人脑认知科学的和神经信息学的内容。并且BCI系统对识别中常用的一些特征提取算法和分类算法都是一种挑战，必将会促使特征提取算法和分类算法朝着更智能化的方向发展，促进模式识别理论的发展。在实际应用中，BCI在某些特殊情况下能完成预定的任务，特别是针对肢体残疾或运动受损这类患者，其通常的信息输出通道神经末梢和肌肉受到了一定的损害。如果开发一套BCI 系统来辅助这类患者的生活，能为患者本人的生活带来方便。对在特殊环境下工作的人员，例如飞行员、宇航员或潜水员来说，可利用BCI 技术为他们增加一些特殊的操作和控制专用设备的技能。此外，将BCI 技术引入到机器人学科中来，并将其作为人类与机器人的一种交流方式，可以让机器人更智能化地执行人类的命令并为人类提供更好的服务。 3.BCI研究中采用的EEG信号类型 （1）P300。P300是一种事件相关电位（ERP），在事件相关刺激300-400ms出现 正电位，主要位于中央皮层区域，其峰值大约出现在事件发生后300ms。相关事件发生的概率越小，所引起的P300越显著。基于P300的BCI的优点是P300属于内部响应，使用者无需通过训练就可产生P300。 （2）事件相关同步化或去同步化电位。单边的肢体运动或想象运动，大脑同侧产生相关同步电位（ERS），大脑对侧产生事件相关去同步电位（ERD）。ERS、ERD是与运动相关的，主要位于感觉运动皮层。 （3）慢皮层电位。皮层慢电位（SCP）是皮层电位的变化，持续时间为几百毫秒到几秒，是脑电信号中从300ms持续到几秒钟的大的负电位或正电位，能反应皮层I和II层的兴奋性，实验者通过反馈训练学习，可以自主控制SCP幅度产生正向或负向偏移。 （4）自发脑电信号在不同的意识状态下，人们脑电中的不同节律呈现出各异的活动状态。按照所在频段的不同分类，一般采用希腊字母（α，β，γ，δ，θ）来表示不同的自发EEG信号节律。 表1 脑电信号的特征及对应的频带 波段 频率（Hz） 对应的特征 α 8-13Hz 运动、感觉 β 14-30 Hz 视觉 γ 20