ABB DSMB-01C 64691929 首先获取并解释神经信号

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为了在大脑和人机界面系统之间建立通信，脑机接口必须首先获取并解释神经信号。获取这些信号有两种主要技术:

非侵入性方法:脑电图是最常见的非侵入性方法。它使用电极记录头皮的电活动。脑电图提供高时间分辨率。尽管由于颅骨对电信号的干扰，它的空间分辨率有限。
侵入性方法:这些方法包括将电极直接植入大脑。它们比非侵入性方法提供更高的空间分辨率和信号质量。例子包括皮质内微电极和皮层脑电图（ECoG），记录大脑表面的神经活动。

信号处理和分类

一旦获得神经信号，就必须对其进行处理和分类，以解释用户的意图。信号处理通常包括滤除噪声和伪像。这个过程之后是特征提取以识别神经信号中的相关模式。从脑电信号中提取的常见特征包括事件相关电位（ERPs）、功率谱密度（PSD）和时频表示。

然后使用分类算法将提取的特征映射到HMI系统的特定命令或动作。支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和深度学习模型等机器学习技术通常用于此目的。这些算法的成功依赖于训练数据的质量和归纳新的、未知数据的能力。

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