文档介绍：基于脑电BCI的研究综述摘要:一直以来脑研究都是国内外的研究热点,脑机接口(puterInterface,BCI)则是脑研究中的重要内容之一。正因为如此,越来越多的国内外研究者开始从事BCI的相关研究,并取得了诸多优秀成果。该文从BCI信号角度入手,总结了近年来基于脑电BCI的典型系统、相关分析方法及研究成果,并具体分析了其中存在的不足之处。关键词:脑机接口;脑电信号;独立分量分析;小波变换;支持向量机中图分类号:TP399文献标识码:A文章编号:1009-3044(2014)07-1493-03BCI技术指的是能够使人在无外周神经系统和肌肉组织参与的条件下,通过计算机等电子设备输出控制信号,进而与外界环境进行交流的一种新型人机交互手段。近年来,基于脑电的脑机接口技术成为脑科学、神经医学、人工智能等众多领域的研究热点,并逐步发展成为一门新兴的多学科交叉技术。BCI技术关键在于对大脑信号的正确识别和分类,而脑电数据一直是BCI主要分析和研究对象,原因在于,脑电信号的采集设备具有较短的检测时间,容易实施刺激,并且采集设备为非入侵式方法对人体无危害,同时脑电信号具备较好的时间分辨率。本文从BCI的脑电信号角度入手,详细的介绍了BCI研究方向及相应的脑电信号分析方法,结构如下:第一节详细综述基于脑电BCI的主要研究方向;第三节介绍了常用脑电信号分析方法;第四节分析现有脑电信号分析方法的不足及展望,最后做出相关工作的总结。1基于脑电BCI主要研究方向20世纪90年代,随着计算机技术的发展以及机器学****人工智能等领域的成熟,BCI技术成为研究热点,众多国内外机构对BCI进行重点研究,并取得了一定的成果。目前,国际上BCI技术的主要研究方向包括以下5个方面:1)P300P300是大脑认知过程中的一种诱发电位,它表示的是人在接收到新刺激后,大约经过300ms的潜伏期之后,会产生一个正向的波峰。P300的波幅与相关靶刺激出现的概率成反比,即靶刺激出现的概率越大,P300的幅值就越小,而靶刺激出现的概率越小则相应的P300幅值越大。典型的P300脑机接口系统是由Farewell[1]等人设计的虚拟打字机,该虚拟打字机界面由一个6行6列的随机字符矩阵组成,实验时,要求被试集中注意力想所要选择的字符。实验结果表明,该BCI系统的准确率能够达到80%,。2)稳态视觉诱发电位(SteadyStateVisualEvokedPotential,SSVEP)视觉诱发电位指的是神经系统受到电刺激所产生的特定的点活动[2]。在不同的刺激模式下,根据在大脑视觉皮层测量到的诱发电位与视觉刺激的对应关系,可以相应的判断出被试的刺激模式,进而发送相应的控制输出命令。不同的视觉刺激产生的诱发脑电也会不同,根据频率的差异,视觉诱发电位又可分为瞬时视觉诱发电位和稳态视觉诱发电位。当刺激的频率为大于等于5-6Hz时,就会产生周期性的诱发电位,这种视觉诱发电位就称之为稳态视觉诱发电位。基于SSVEP典型的BCI系统是高上凯等人设计的自动拨号系统[3]。拨号界面的每个键均以一定的频率闪烁。当被试注视某个拨号键时,SSVEP中主要含有该频率的倍数频率成份,BCI系统根据这个频率来选择键盘上的数据进而实现拨号的功能。%,而信号传输速率为6