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未来，脑电波控制是不是像科幻一样出现在人们的生活中？ 或许你去电影院看过《阿凡达》，深深的被电影科技所震撼，那么你一定还记得电影中那些经典镜头：头上复杂的设备，旁边的设备不停的闪光，人类通过脑电波控制各种各样的事物。看起来科幻，其实在现实生活中，脑电波已经走下神坛，慢慢的成为了普通人的玩具。
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意念控制需要用到脑机接口，脑机接口为人和电脑的交互提供了一种新的方式。简单来说就是通过脑电波的信号作为交互的一种方式，但是现实中远远没有达到科幻的程度。目前脑机接口绝大多数还是单方向的，通过对脑电波来分析大脑活动。根据获取脑电信号的方式，脑机借口可分为侵入式（Invasive）和非侵入式 (non-invasive)。侵入式脑机借口需要开颅向大脑皮层植入芯片，非侵入式则通过附着在头皮表层的电极来获取电信号。非侵入式因其方便性也被最为广泛的研究和引用。 \n \n 一般的脑机接口都包含着以下几个步奏：信号获取->特征提取->分类出控制命令->应用。信号获取需要一定的硬件，如电极，信号放大等。特征提取和分类则需要用到一些信号处理和机器学习的算法，将对应的脑电波转换成控制命令，然后就可以把命令应用到不同的场景里去了，比如控制轮椅的移动，打字输入等活动。 \n \n 脑机接口的方式主要有：运动想象脑机接口( MIBCI：Motor Imagery BCI )，稳态视觉诱发电位（ SSVEP：Steady state visually evoked potential ）， P300 。
回复 @解俊杰
MIBCI：研究发现人在做相关肢体动作的时候，脑部的特定区域会的电信号有相应的变化。然而奇妙的是人在想象肢体动作的时候，脑电信号也会有相应的动作，那么对于一些高位截瘫的人来说，这是一个极大的优点。通常 MIBCI 对应于三种活动：左手，右手，双脚。 \n \n 下图展示了 3 种活动中对应于相应大脑皮层区域的脑电信号特征的强度。MIBCI 的使用需要一个训练的过程，应用者首先需要根据提示来想象不同的肢体运动，并记录脑电信号，然后通过算法分析特征，建立分类模型，然后在进行应用。MIBCI的表现也常常是因人而异的，分类准确率可能低至 50%，也可能高于 90%。 \n 不同运动产生的脑电信号也不同 \n \n SSVEP：即通过视觉刺激来产生诱发的电位。人在注视固定频率闪烁的灯光信号时，在视觉皮层出提取的脑电波中也可以检测到相应频率，如图所示。举例来说，可通过注视 4 个不同频率闪烁的 LED 来控制一个小车的移动。相比于 MIBCI，优点是不需要训练的过程，准确率虽然也因人而异，但却相对较高，通常能达到70%-90%，缺点则是需要额外的视觉刺激的界面，且使用者一直注视闪烁视觉刺激的使用感受并不好。 \n \n \n 通过注视固定的闪光信号，在视觉皮层也能提取脑电信号 \n \n \n 脑电信号流程 \n \n \n 一些其他的：一项研究是用脑电波来检测人走路的意图。检测方法类似上面讲的MIBCI，由于走路的意图出现先于动作之前，这种检测可先于动作 0.2 - 1 秒，可应用于提前启动辅助步行器。还有通过脑电波来监测癫痫，并释放电刺激以预发癫痫发生的。脑机接口目前还大多是单向的，一项出自华盛顿大学的实验第一次实现了脑对脑（ 机对脑 ）的接口，一个使用者进手部运动想象来远程控制另一个实验者的手部的运动。控制结果也因人而异，识别的准确率也在 50%-90% 左右，做实际应用还比较难，大学里的研究项目也是为了一些瘫痪的人做一些设计。脑机接口也还有其他方式，如跟视觉信号相关的，人在关注特定频率的闪烁图标或 LED 时，视觉皮层的脑电波信号也会被有相应的频率的信号被检测到。 \n \n 目前与脑电波相关的技术大多应用在医疗领域，如治疗脑部疾病的病人，开发出可以民用的脑电波控制义肢，单大多数的产品仅仅是实验室阶段，并不能量产使用。 \n
意念控制需要用到脑机接口，脑机接口为人和电脑的交互提供了一种新的方式。简单来说就是通过脑电波的信号作为交互的一种方式，但是现实中远远没有达到科幻的程度。目前脑机接口绝大多数还是单方向的，通过对脑电波来分析大脑活动。根据获取脑电信号的方式，脑机借口可分为侵入式（Invasive）和非侵入式 (non-invasive)。侵入式脑机借口需要开颅向大脑皮层植入芯片，非侵入式则通过附着在头皮表层的电极来获取电信号。非侵入式因其方便性也被最为广泛的研究和引用。 \n \n 一般的脑机接口都包含着以下几个步奏：信号获取->特征提取->分类出控制命令->应用。信号获取需要一定的硬件，如电极，信号放大等。特征提取和分类则需要用到一些信号处理和机器学习的算法，将对应的脑电波转换成控制命令，然后就可以把命令应用到不同的场景里去了，比如控制轮椅的移动，打字输入等活动。 \n \n 脑机接口的方式主要有：运动想象脑机接口( MIBCI：Motor Imagery BCI )，稳态视觉诱发电位（ SSVEP：Steady state visually evoked potential ）， P300 。
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MIBCI：研究发现人在做相关肢体动作的时候，脑部的特定区域会的电信号有相应的变化。然而奇妙的是人在想象肢体动作的时候，脑电信号也会有相应的动作，那么对于一些高位截瘫的人来说，这是一个极大的优点。通常 MIBCI 对应于三种活动：左手，右手，双脚。 \n \n 下图展示了 3 种活动中对应于相应大脑皮层区域的脑电信号特征的强度。MIBCI 的使用需要一个训练的过程，应用者首先需要根据提示来想象不同的肢体运动，并记录脑电信号，然后通过算法分析特征，建立分类模型，然后在进行应用。MIBCI的表现也常常是因人而异的，分类准确率可能低至 50%，也可能高于 90%。 \n 不同运动产生的脑电信号也不同 \n \n SSVEP：即通过视觉刺激来产生诱发的电位。人在注视固定频率闪烁的灯光信号时，在视觉皮层出提取的脑电波中也可以检测到相应频率，如图所示。举例来说，可通过注视 4 个不同频率闪烁的 LED 来控制一个小车的移动。相比于 MIBCI，优点是不需要训练的过程，准确率虽然也因人而异，但却相对较高，通常能达到70%-90%，缺点则是需要额外的视觉刺激的界面，且使用者一直注视闪烁视觉刺激的使用感受并不好。 \n \n \n 通过注视固定的闪光信号，在视觉皮层也能提取脑电信号 \n \n \n 脑电信号流程 \n \n \n 一些其他的：一项研究是用脑电波来检测人走路的意图。检测方法类似上面讲的MIBCI，由于走路的意图出现先于动作之前，这种检测可先于动作 0.2 - 1 秒，可应用于提前启动辅助步行器。还有通过脑电波来监测癫痫，并释放电刺激以预发癫痫发生的。脑机接口目前还大多是单向的，一项出自华盛顿大学的实验第一次实现了脑对脑（ 机对脑 ）的接口，一个使用者进手部运动想象来远程控制另一个实验者的手部的运动。控制结果也因人而异，识别的准确率也在 50%-90% 左右，做实际应用还比较难，大学里的研究项目也是为了一些瘫痪的人做一些设计。脑机接口也还有其他方式，如跟视觉信号相关的，人在关注特定频率的闪烁图标或 LED 时，视觉皮层的脑电波信号也会被有相应的频率的信号被检测到。 \n \n 目前与脑电波相关的技术大多应用在医疗领域，如治疗脑部疾病的病人，开发出可以民用的脑电波控制义肢，单大多数的产品仅仅是实验室阶段，并不能量产使用。 \n
意念控制需要用到脑机接口，脑机接口为人和电脑的交互提供了一种新的方式。简单来说就是通过脑电波的信号作为交互的一种方式，但是现实中远远没有达到科幻的程度。目前脑机接口绝大多数还是单方向的，通过对脑电波来分析大脑活动。根据获取脑电信号的方式，脑机借口可分为侵入式（Invasive）和非侵入式 (non-invasive)。侵入式脑机借口需要开颅向大脑皮层植入芯片，非侵入式则通过附着在头皮表层的电极来获取电信号。非侵入式因其方便性也被最为广泛的研究和引用。 \n \n 一般的脑机接口都包含着以下几个步奏：信号获取->特征提取->分类出控制命令->应用。信号获取需要一定的硬件，如电极，信号放大等。特征提取和分类则需要用到一些信号处理和机器学习的算法，将对应的脑电波转换成控制命令，然后就可以把命令应用到不同的场景里去了，比如控制轮椅的移动，打字输入等活动。 \n \n 脑机接口的方式主要有：运动想象脑机接口( MIBCI：Motor Imagery BCI )，稳态视觉诱发电位（ SSVEP：Steady state visually evoked potential ）， P300 。