Matlab与Arduino GUI：集成NLP的P300 BCI汉字输入系统优化

本文主要探讨了如何利用MATLAB与Arduino进行集成，以实现自然语言处理(NLP)驱动的GUI界面，应用于脑电波(P300)的BCI（脑机接口）系统，特别关注于汉字在线输入的优化。文章首先介绍了数据采集和预处理的过程，包括选择特定的EEG信号作为特征，通过4阶切比雪夫低通滤波器去除噪声，保持1-15Hz的有效频率范围，并对数据进行降采样以便后续处理。 在特征提取部分，文章重点阐述了叠加平均法在P300电位检测中的应用，通过将一个EPOCH区间内的多次按键闪烁归类为同一类别，形成12类，每个类别包含多个Run数据段，最后通过叠加平均提高信号中的P300成分的信噪比。对于汉字选择，系统采用二元语法模型，根据输入汉字后续的高概率汉字展示候选列表，从而提升通信速度和正确率。 分类算法方面，支持向量机(SVM)因其在二元分类中的优秀性能，被广泛用于基于P300的BCI系统中的汉字分类。NLP技术在此系统中的运用，通过理解和处理用户的自然语言输入，使得用户能更自然地控制界面，减少操作复杂度，从而提高输入速度。 结果分析部分展示了实验结果，每个受试者在训练期间完成的实验数据显示了明显的P300波形，以及清晰的目标刺激与非目标刺激之间的区别。系统最终选择了Cz、Fz、Pz、P3、P4、O1和O2等电极通道，这些通道的P300特征有助于提高BCI汉字输入的准确性和效率。 为了解决输入速度慢的问题，研究者开发了新的汉字拼音输入BCI系统，设计了二级选择模式，降低了用户视角转换的需求，同时融入了NLP技术，显著提升了系统的输入速率。经过实验验证，改进后的P300-BCI汉字输入系统的输入速率达到1.37字/分钟，随着用户使用次数增加，系统的性能将进一步提升，使用户与外部世界的交流更加便捷。关键词包括脑机接口、汉字输入系统、二级选择模式、自然语言处理和汉字拼音。 这篇文章详细阐述了MATLAB在脑电波处理中的应用，以及如何通过NLP技术和创新的交互设计来提升P300-BCI汉字输入系统的性能，为脑机接口技术的实际应用提供了有价值的参考。