刘刚，李晓欧，2△

（1.上海理工大学医疗器械与食品学院，上海200093；2.上海健康医学院，医疗器械学院，上海201318）

1 引 言

脑机接口（brain computer interface，BCI）技术是指不依赖于正常脑部神经和肌肉响应，而直接通过人脑与计算机交流的通道。自1929年Hans Berger发现脑电信号以来，人们一直设想是否可以利用EEG来实现各种外部通讯和控制［1］。随着科技进步，脑机接口技术使得这一设想成为可能。基于脑电信号对机械手臂的控制研究，一方面要能够将大脑发出的信息转换为机械手臂的驱动命令；另一方面，应该让外部信息（如视觉刺激）可以直接传入大脑，通过视觉刺激直接刺激大脑神经来产生脑电信号。对于上肢运动能力较弱的患者，设计脑机接口控制系统时，应考虑到其自身的生理状况，有针对性地补偿其不足，发挥其主观能动性。一般上肢运动障碍的患者思维与正常人无异，因而可以通过分析其大脑对肢体运动的控制意图，获取其脑电信号的思维活动，转化成控制外部机械手臂的命令，进而帮助他们实现自主控制的意愿，其研究价值和实施的可行性得到越来越多的研究机构及相关科研人员的密切关注［2-4］。

在脑电控制机械手臂的研究中，田京提出了一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）小波阈值消噪、模糊熵算法提取特征并用支持向量机分类的方法来控制假手［5-10］。以上方法克服了传统EMD去噪无法保留高频成分中有用信息的缺陷，避免了近似熵及样本熵使用二值函数方法缺乏连续性、对阈值的取值敏感、容易导致熵值突变的问题。……