腦機接口概述及Muse頭環Python開發基礎

1、BCI 技術綜述

BCI 技術（Brain-Computer Interface Science， 腦機接口）是一種用於在人腦和外部設備間發送和接受信號的技術。BCI 的基本原理是捕獲並解釋人腦的信號，而後傳輸到與人腦相鏈接的機器上，這個機器能夠進一步對人腦的信號進行處理，輸出相應指令。

BCI 技術有着很是普遍的應用前景，例如幫助殘疾、老年或者行動不便的人士控制輪椅、智能家居以及機器人。BCI 的通訊還能夠是雙工的：除了能將腦部信號傳輸到外部設備外，還能反向將外部設備的信號傳輸回腦部。這種能主動傳回腦部的 BCI 稱爲主動 BCI（Active BCI），而只支持腦部到外部設備單向信號傳輸的 BCI 稱爲被動 BCI （Passive BCI）。

BCI 的主要挑戰在於從信噪比匱乏的腦部信號中精確識別出人類的意圖。較低的分類準確度以及較差的泛化能力都制約着 BCI 技術的應用和普及。爲了解決以上的問題，最近幾年深度學習開始被用在大腦信息處理上。

一個常見的 BCI 流程如圖 1 所示 [1]，該流程包含幾個重要部分：腦部信號採集、信號預處理、特徵工程、分類，以及智能設備。具體步驟以下：

1. 腦部信號被採集併發送給預處理模塊進行降噪和加強。

2. 這些信號被進行分類，識別成控制指令。

3. 這些控制指令被髮送給外部智能設備，從而實現控制外部設備的目的。

圖1：常見的 BCI 流程示意圖

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