腦機接口應用的腦電信號分類

計算機硬件和信號處理的最新進展為那些無法與外界進行身體互動的患者提供了一種解鎖能力的方法。 計算機硬件和信號處理使得使用 EEG 信號或“腦電波”在人與計算機之間進行通信變得很容易。 由於其高時間分辨率、低成本和侵入性，神經成像技術腦電圖 (EEG) 是實現 BCI 系統的實用工具。 由於它們具有高時間分辨率、具有成本效益和侵入性的神經影像技術，因此 EEG 工具是實施 BCI 系統的可靠工具 

基於腦機接口的皮層電圖

該工具為癱瘓的人提供通信和控制，刺激他們拼寫、交互和控制連接的設備。 一般來說， 腦機接口系統 依賴於實時處理記錄的 EEG 信號，當用戶練習手腳運動等任務時，會在 EEG 的特定波段引起 ERD/ERS。 

腦電圖系統的工作原理

高級 BCI 使用 腦電系統 記錄來自頭皮的 EEG 活動以監控光標的運動——例如選擇字母或圖標或操作神經假體。 BCI 的中央單元作為一種翻譯算法，將用戶的電生理輸入轉換為控制外部設備的輸出。 兩個自適應控制器之間的交互受 BCI 操作的影響很大，這意味著用戶在 提供給 BCI 的電生理輸入，然後計算機識別 命令包含在輸入中並在設備控制中傳達它們。

該項目的結果探索了時頻分析的有效性，並且它們還能夠對具有不同難度級別的心理任務進行分類，並且可以幫助診斷條件，例如 多動症. 已經表明該技術與用於分類問題的其他信號處理技術有很多共同之處，例如 支持向量機或 KNN 所以它在當前的應用領域之外也應該很有用！

此外，在 6 個通道中研究了來自多個受試者的 EEG 信號，同時進行了五種不同類型的大腦活動，包括休息和解決簡單算術、幾何圖形旋轉、心理字母組成和計數。

應用

以前該系統的用途僅限於很少的事情，但它已經伸展了手臂，同時也用它的好處豐富了以下領域 

• 腦（神經）信號採集：用於高質量信號採集的侵入性和非侵入性技術的進步。 

• 算法與處理：先進的機器學習和信號處理算法，利用快速計算能力實現在線實時處理。 

• 基礎神經科學：更好地理解神經代碼、功能性神經解剖學、生理學，以及這些與感知和認知的關係，允許在神經生物學的背景下解釋信號。

由於這些新的技術突破，讓他們有機會通過僅利用腦電波作為輸入來再次交流。 

當然，一個 腦電裝置 是高效且有價值的醫療設備，可以通過多種方式受益。 因此，如果您的診所或醫院需要 EEG 系統，您可以從我們這裡獲得！ 

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