贺文韬

（湖南省娄底市娄星区第三中学，娄底 417000）

1 脑机接口简介

1.1 脑机接口技术的发展

在人们最初投入脑机接口的研究时，很多研究只初步停留在验证 是否存在一个电信号？ 。这一结果的验证成为了这一领域研究开始的标杆。只有在明确了存在电信号之后，人们才敢于将更多精力放在脑电信号处理领域。

起初的研究主要在于捕捉肌电信号，因为肌肉电信号的传播复杂程度比脑电信号低很多。随着肌电信号的成功获取和相应处理技术的发展，越来越多成熟的技术应用在了脑电信号领域。同时，伴随着硬件设备的飞速发展，越来越多的研究团队投入到对脑机接口的研究当中，脑机接口技术越来越受到一些国际机构的重视。

1.2 BCI系统的基本组成

像任何通信和控制系统一样，BCI系统包括信号输入、信号处理、数据处理、转译以及操作协议等环节。这些环节构成了一个具备信号收集与匹配功能的复杂系统。

这个系统的输入信号从头皮或脑皮层表面记录脑内神经元活动开始，主要通过电极来记录、放大、滤波以及数字化。正常情况下人的脑部活动极为复杂多变，所以对信号收集硬件的要求也会比较高；随后是信号处理环节，这一环节的关键在于特征提取，在信号数字化以后需要用一种或多种特征提取程序来得到信号的特征值，这些技术将在后文进行阐述；在得到信号的特征值以后，还需要经过处理和转译环节来将这些数据的信息转化为设备指令，以反映用户的想法；最后，输出设备接收转译后的设备指令，作为系统最终展示的环节。现阶段的输出设备多以计算机屏幕或机械终端为主。

2 BCI技术中主要的数据处理方法

2.1 EEG（Electroencephalogram）简介

对EEG获取的数据分析和处理是实现脑机接口功能的关键，所以在介绍数据处理方法之前我们先对此进行介绍。脑电图（EEG）是借助金属片、导线等外界设备来获取的大脑皮层电位信息。最早关于EEG技术的论文是由德国精神病学家伯格在1924年发表的，随后该技术逐步被应用在各个领域。

脑电波的波形很复杂，波段构成难以区分。正常人的EEG变化频率一般1s变换1～30次，在这30次的变化之中，只有那些电场很强的变化才能被EEG记录。国际脑电图学会早在1958年就规定了一个脑电记录的统一系统，这个系统逐渐发展到今天也就变成了我们所谓的64导或128导电极帽。在获取EEG时，实验人员通常将头皮上一个电极位置作为一个参考理想电位，即零电位，其他电极与该电极的电位差作为记录电位。

2.2 特征提取算法

时域分析法和频域分析法，这两个分析方法不仅仅是自动控制原理中对系统的主要分析方法，同时也是BCI研究中最常用的两大分析手段。频域分析方法主要是利用傅立叶变换等方法来研究EEG信号的频率特征、相干性、能量分布等指标。时域分析方法因为关注的是EEG波形在时间域上的变化规律，所以主要瞄准了波形的几何性质，波段的幅值、均值、方差、偏歪度、峰值等形状特征。一些特定的脑电信号比如皮层慢电位的主要特征就体现在波段的幅值上。时域分析法中最常用的一个方法就是独立成分分析方法（ICA）。由ICA方法提取得到的独立成分可以进行置信检验，或者提取特征向量进行聚类分析。

上面的两种分析方法都有一个共有的特点，即简单，实现起来非常容易。目前成果性BCI系统都采用了这些方法，但是由于EEG的信噪比很低，而一些干扰信号和EEG信号在幅值和频率等方面具有相似性，单纯的利用简单的均值信号或平均功率可分度并不理想，此时只有求助于更复杂的信号分析方法。

2.3 卷积神经网络算法

在上文中提到的这些对于信号波段的特征分析提取算法以外，另一个是值得关注的算法是卷积神经网络算法。卷积神经网络算法被广泛应用在深度学习之中，它以良好的泛化能力，克服了人工智能领域很多抽象对象优化的NP难问题。卷积神经网络的深层次结构受启发于动物的大脑皮层组织，卷积神经网络通过自己的局部连接、权值共享、池化操作及多层结构等特性大大降低了了网络架构的复杂性，同时自身的鲁棒性和快速性也较普通的神经网络算法有所改进。

3 脑机接口的实际应用

3.1 残疾人士利用脑机接口实现缺失的生物功能

脑机接口的研究初衷就是为了实现大脑对外界事物的直接控制，所以这一技术在医学方面的前景最为广阔。脑机接口可以让特定人群实现依靠自己的想法来运动、交谈，该技术在保证准确性和实用性的同时在理想检测环境中得到了普及。虽然这方面的技术已经日趋成熟，但是脑电信号目前还无法应用于所有身体有缺陷的用户，特别是当用户的脑部受到损伤时，信号的收集和信号特征的提取都会成为难点。

3.2 BCI控制机器人

脑机接口技术不仅被应用在医学领域之中，也为机器控制提供了一个思路，即意念控制。这种非接触式控制会成为机械控制领域继体感控制之后的又一便捷快速的控制方式。随着社会对人工智能或者说智能机器人的要求越来越高，以及脑机接口技术的日益成熟，脑机接口机器人的概念应运而生。脑机接口机器人采用BCI进行人机交互，由人的思维控制机器人从事各种工作。脑机接口机器人不仅在帮助残疾人生活、孩子照顾等方面具有显著的优势，在日常生活、军事、游戏等方面也具有广阔的应用前景。

4 BCI技术的缺陷与难点

BCI作为人工智能领域的一个热门方向，涉及的知识不仅广袤而且复杂，它包含了自动控制、智能算法、信号与系统、生物医学工程等多个基础的学科领域。作为一个综合的大型系统，它的存在也不会是十全十美的，在很多方面它也有很多自己的缺陷，比如硬件计算能力的限制，面对个体差异性较少情况，软件算法出现的鲁棒性差等缺陷。这些缺陷有些是受制于硬件设备，有的则是BCI技术研究领域自身存在的问题，下文从这两个方面对当前BCI技术存在的缺陷与难点进行分析。

首先，作为一个信号获取和信号处理的技术，BCI技术的硬件传输效率并不高，尤其是单位时间内的传输量不足以达到人日常生活的需求，在真正应用到实际生活中时，会出现信息的滞后和响应时间过长等问题，影响用户的体验。

其次，作为一个新理念的控制系统，BCI技术没有一个很好的反馈信息来维持自身系统的稳定性，面对复杂多变的环境，信号准确的获取和处理成为了难点之一。是否需要在BCI系统中引入反馈机制来强化控制精度是研究人员讨论的热点话题。反馈系统虽然能够很好的改善系统的动态性能，但是多出来的反馈设备将会大大增加系统的复杂程度，影响系统的传输速率，同时用户体验感也会因为复杂的操作而降低。同时，BCI技术作为一个这样的复杂性综合系统，内部结构的复杂意味着后期维护和保养将异常困难，紧接着续航问题和连续性工作问题也会接连出现。

再者，生物特征识别领域最关键的一点在于样本集和处理集的匹配，而在BCI信号提取的过程中，提取一个信号特征的同时，要把特征和用户自身心理活动联系起来是较困难的。唯有通过不断的采样训练，才可以完成一个动作的提取，这就使得采样的周期变得很长。此外，各个样本之间也具有个体差异性，不同人的思维方式和情感表达方式不尽相同，面对不同的个体需要设计不同的配置来达到需求。即使是同一个人，由于他（她）的身体原因、情绪因素、目的变化也可能会使已设计好的BCI装置无法继续使用。这也是BCI技术当前所面临的难点之一。

最后，目前各研究机构大多将产品方向局限在自己的研究框架之中，彼此之间信息沟通不够充分，导致不同的研究机构自成一派，使得系统间的兼容性变差。兼容性差也体现在BCI技术的实际应用中，现阶段BCI技术主要停留在实验室这种理想的环境之下，面对复杂多变的现实环境，BCI技术还需要在处理多样复杂性问题以及快速应对突发情况方面做出努力。

5 结束语

BCI作为一个新兴的交流和控制方式，使人们摆脱了语言和动作交流的局限，可以通过用脑电信号来表达思想，这对于特定人群例如残疾人、聋哑人的应用前景更为广阔。现阶段BCI技术还处于萌芽的阶段，一方面，无论是信息的获取还是信号的处理方面都还需要相应的硬件的发展来支持，另一方面，就该技术本身而言，尚存在诸多难点亟待攻克。但纵观历史，无论是曾经的机器学习还是其他的智能算法，制约其发展的最主要因素仍然在于硬件。而如今硬件在飞速发展，相信未来BCI技术领域的难题将会逐步被突破，BCI技术也会得到更好发展。

[1] 孙瀚，张雄，张玉，郭曼云.基于脑电信号的脑机接口技术[J].安徽科技，2015，（04）：54-56.

[2] 孔丽文，薛召军，陈龙等.基于虚拟现实环境的脑机接口技术研究进展[J].电子测量与仪器学报，2015，29（03）：317-327.

[3] 李勃.脑机接口技术研究综述[J].数字通信，2013，40（04）：5-8.

[4] 高上凯.脑-机接口的发展现状与未来[R].清华大学，2007.

[5] 冯焕清，江朝晖.用于BCI设计的运动想象脑电信号分析方法[J].合肥工业大学，上海理工大学，2007.

[6] 张杨松.基于稳态视觉诱发电位的脑机制及脑-机接口研究[D].电子科技大学，2013.