下一代互联网： 脑机冲浪，人机上链 🧠

AI目前如火如荼，然而技术层面突破不大，以LLM交互窗口机器人为首的应用百花齐放，但AI领域已进入了大规模工程化及商业化扩展阶段，在理论层面已进入停滞瓶颈。未来的资产和创新热点必定会走向脑机接口、新能源替代材料和太空经济。
BCI的核心组成部分：
🧠信号采集
侵入式：通过手术植入电极（如微电极阵列、ECoG），信号质量高但存在感染风险。
非侵入式：EEG（脑电图）：通过头皮电极记录电活动，成本低但空间分辨率较差。 MEG（脑磁图）：记录磁场信号，分辨率高但设备昂贵。 fMRI（功能磁共振成像）：通过血氧水平依赖（BOLD）信号间接测量神经活动。 fNIRS（近红外光谱）：利用光信号检测血氧变化，便携但时间分辨率低。
🧠信号类型 事件相关电位（ERP）：如P300（300ms后出现的正波），用于拼写系统。 感觉诱发电位：如视觉诱发电位（VEP）、听觉诱发电位（AEP）。 运动想象信号（SMR）：通过想象肢体运动产生，用于控制假肢或光标。
🧠信号处理 特征提取：去除噪声并提取有用信息，常用方法包括： 共空间模式（CSP）：最大化两类信号的方差差异（公式见下文）。 独立成分分析（ICA）：分离信号源，去除伪迹（如眨眼干扰）。 小波变换（WT）：提取时频特征。 分类算法：将特征映射到控制指令，常用方法包括： 支持向量机（SVM）：通过超平面分离不同类别。 神经网络（NN）：如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）。 模糊推理系统（FIS）：处理不确定性信号。
未来研究方向
1、开发低成本、高分辨率的非侵入式设备（如低密度EEG）；
2、结合高性能深度学习算法（如LSTM、Transformer）提升分类精度。
3、优化实时信号处理算法以减少延迟；
4、扩展应用场景（如情绪识别、虚拟现实控制）。