视觉伺服驱动的多模态EEG混合BCI系统设计与数据采集

本篇研究论文探讨了"基于Visual Servo模块的多模式脑电图(EEG)混合BCI系统设计"。在该设计中，作者关注于将视觉伺服控制技术与多种类型的脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)相结合，以实现更高效、精确的人机交互。研究的背景是利用非侵入性方法，如脑电活动，来控制外设或执行任务，尤其是在自动化和独立操控方面具有重要意义。 文章的核心内容聚焦在数据采集环节。为了捕捉同时发生的SSVEP（事件相关电位）信号、运动想象和μ-rhythm（一种与肌肉放松相关的脑电波），研究者采用了16通道的USB地图放大器（由Guger Technologies公司，奥地利格拉茨生产），记录位于C3、C4、Cz和Oz四个标准位置的EEG信号。这些位置的选择旨在捕获大脑的不同区域活动，以便获得更全面的信号信息。参考电极被设置在左侧耳lobe，而接地电极则放在Fpz位置，以确保信号的准确性和稳定性。放大器对信号进行了处理，通过256Hz的采样率进行数字化，同时应用了5-60Hz的带通滤波器和50Hz的 notch 滤波器，以消除高频噪声和电源线干扰。 值得注意的是，视觉伺服模块在这个系统中扮演了关键角色，它负责根据用户的脑电信号实时调整和优化目标对象的运动轨迹，以实现对操纵任务的精细控制。这种混合BCI的设计旨在提高BCI的可用性和实用性，使之能够在日常生活和工业环境中广泛应用，例如在康复治疗、虚拟现实交互或者机器人控制等领域。 总体来说，这篇论文的研究成果不仅推进了脑机接口技术的发展，也为未来智能化设备的交互方式提供了新的可能性。通过结合视觉伺服技术和多模态EEG信号分析，研究人员有望构建出更加灵活、精准的人机互动平台。然而，由于文章还未正式发表，可能存在一些未经编辑的细节或修改，但其潜在的实际价值和理论贡献已经清晰地展现出来。