脑-机接口技术： recent advances and future prospects

"脑-机接口研究进展 (2011年)" by 王斐, 张育中, 宁廷会, 闻时光 本文是2011年的一篇关于脑-机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术的研究进展论文，主要作者来自东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室和哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室。BCI作为神经工程领域的一个关键研究方向，其在生物医学、神经康复和智能机器人等领域的应用具有深远的影响和广阔的前景。 在过去十年间，BCI技术经历了显著的进步和快速发展，应用场景不断拓宽。文章详细介绍了BCI系统的四大主要组成部分及其相关理论和技术： 1. **脑信号获取**：这是BCI技术的基础，涉及到如何通过非侵入式或侵入式方法采集大脑活动产生的电信号，如头皮EEG（脑电图）、fMRI（功能性磁共振成像）等。这些信号反映了大脑的认知和运动状态。 2. **脑信号预处理**：采集到的原始脑电信号通常含有噪声和干扰，预处理步骤包括滤波、去噪、平滑等，以提高信号质量，便于后续分析。 3. **特征提取**：这一步骤涉及从预处理后的信号中识别出与特定任务相关的特征，如功率谱密度、事件相关电位（ERP）等。特征提取对于准确识别大脑意图至关重要。 4. **变换算法**：特征提取后，需要通过各种数学变换（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA等）将特征转换成适合BCI系统的控制指令，实现大脑意图与外部设备的交互。 此外，文章还讨论了BCI在未来可能的研究方向，可能包括提高信号解析的精度和实时性，发展更加用户友好的界面，以及探索更多BCI在医疗、教育、娱乐等领域的应用。随着技术的不断进步，BCI有望在更多领域发挥重要作用，改善人类生活。 关键词：脑-机接口，脑电信号，预处理，特征提取，变换算法 中图分类号: TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1673-4785(2011)03-0189-11 这篇论文不仅总结了当时的BCI技术成就，也为后续的研究者提供了深入理解这一领域的理论框架和技术路径。随着科技的不断进步，脑-机接口技术将持续发展，为人类带来更多的可能性。