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如何参与:
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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)。