- 文献综述（或调研报告）：
虽然直到 1999 年才有了公认的脑-机接口的概念，但事实上，对脑-机接口的研究从上世纪70年代就已兴起，是生物医学工程、计算机技术、通信等领域的研究热点。近20年来，众多科技工作者从实验中获得的脑-机接口的知识呈现了爆发式增长。
按照大脑信号记录位置的不同, 可将BCI系统分为3类:单元记录BCI、局部场电位记录BCI、头皮EEG记录BCI。不同类型的病人应选择不同种类的BCI, Kennedy和Adams[1]将运动失常的病分为6类, 并根据病人的剩余生理功能及各种BCI设备的特点, 首次为运动功能彻底或部分失常的病人研究了选择BCI系统的决策树。
单元记录 (Single unit recordings) BCI植入大脑中, 目前主要进行动物实验, 如猴子、猫等, 也有采用神经电极植入人脑皮层。单元记录BCI可以长时间 (对人脑可达3年) 记录稳定、高信息量、高信噪比的神经元活动情况。
局部场电位 (Local field potential, LFP) BCI是在皮层表面硬膜内外进行记录, 其信息量、信噪比介于单元记录和基于EEG的BCI之间。
由于脑电信号可以反映大脑的不同状态, 能够实时地被提取与分类, 且记录简单、无创, 因此基于头皮EEG信号的BCI是研究得最多的, 可简单分为4类, 其代表性的研究成果如下。
- 利用自发EEG节律的频域特性。如 Birbaumer等[2]设计的思维转换设备 (Thought translation device, TTD) 采用慢皮层电位SCP, 实现了一种二元拼字BCI (即每次只能进行二选一操作) , 它将字母表连续对半分直到选上希望的字母, 分类精度可达70%-80%, 拼字速率为每2 min一个字母。Wadsworth中心[3]的BCI采用u节律来实现光标的移动、字母的拼写、神经假肢的控制等功能。Graz[4]的BCI是基于肢体的运动想像, 他们设计的虚拟键盘, 采用两个EEG电极和不同运动想像产生的d和B节律, 测试表明可以实现每分钟4.24个字母的拼字速率。
- 利用由特定频率刺激产生的视觉诱发电位 (Visual evoked potential, VEP) 。近来研究表明, 基于稳态视觉诱发电位 (Steady-state visual evoked potential, SSVEP) 的BCI系统具有实用的潜力。 Middendorf等[5]通过17.58 Hz和23.42 Hz的调制信号产生了稳定的SSVEP。清华大学的高小榕等[6]采用48个按照不同频率 (6-15Hz, 间隔0.195Hz) 闪烁的发光管产生的SSVEP, 信息传输率达60-90 b/min, 远远高于其它BCI系统。
- 在时域利用事件相关电位ERP, 如P300电位[7]。研究表明P300在运动失常的病人甚至是脑干损伤的病人中相对稳定, Farwell和Donchint[8]首先将P300成功用于BCI设计中。
- 心理作业会导致颅顶骨中央EEG信号功率谱的变化, 并通过表面拉普拉辛算子 (Surface laplacian, SL) 可以增强EEG功率谱在头皮上的电位分布,且通过线性与非线性的分类器可以识别。Cincotti等[9]研究了以想像上肢运动为心理作业的BCI系统, 并发现只要采用C3和C4两个头皮电极信号和线性分类器就可实现较高的正确识别率。Garrett等[10]设计的BCI系统对五种心理作业 (放松、造句、心算乘法、计数、旋转三维物体) 所产生的自发EEG信号能够实现较高精度的分类。
以上是最具有代表性的BCI系统的研究成果，接下来将介绍BCI系统内的脑电特征提取以及分类方法。
共空间模式 (common spatial patterns, CSP) 是运动想象脑机接口系统中, 被广泛应用的一种特征提取方法,1999年由Muller等首先应用在运动想象脑机接口上[11]。对训练集数据使用CSP进行学习, 可以得到最大化两类任务方差差异的最优空间滤波器。。将此最优空间滤波器应用在在线脑机接口的信号处理上, 可以得到差异最大化的特征, 从而易于得到较好的分类结果。然而, CSP算法本身存在着固有的缺陷: (1) 在估计协方差矩阵的时候, 很容易受到训练集中的噪声信号, 如肌电、基线漂移等的干扰, 计算出一个不能反映信号本身特性的协方差矩阵, 并且连带影响后续的计算过程, 结果得出一个非最优的空间滤波器,使在线脑机接口系统的分类准确率下降; (2) 在线脑机接口系统中, CSP算法同样没有抑制噪声干扰的措施, 而噪声干扰是没有办法完全避免的。一旦噪声出现, 采用CSP算法的脑机接口系统性能势必会下降。
FBCSP是CSP算法的扩展[12]。首先，滤波器组用于带通滤波EEG信号。然后，对于每个滤波的EEG频带，使用前面讨论的CSP算法找到空间滤波器。
