各位好，很荣幸能和大家分享我的论文研究成果，我所选取的论文是杰罗米尔·思维达、罗曼·扎克、罗曼·杰赛克与2015年在数值分析和应用数学国际会议上发表的论文concept ofsoftware interface for BCI，也就是BCI系统软件接口的概念
我将会从以下四个方面进行系统的讲解，即BCI的概述、本篇论文中的信号感知、信号处理、以及外部系统控制四个方面
脑计算机接口(BCI)技术旨在通过大脑活动来控制外部系统。 这种系统的主要部分之一是软件接口，它在大脑和计算机或连接到计算机的附加设备之间进行清晰的通信。
人脑被认为是宇宙中最复杂的系统。 现代科学目前试图理解大脑各个部分之间复杂的相互联系。
有许多科学学科涉及人脑；例如数值神经科学、神经信息学、信息学或医学。 他们每个人都带来了理论，可以解释不同的大脑活动。 数值神经科学带来了数学和生物物理模型，它们能够模拟神经元和神经网络中的基本过程。 神经信息学的主要目标是系统地开发数据库，旨在收集信息，如大脑形态、脑部件解剖及其功能连接、脑电生理学、磁共振获得的脑状态及其整合。此外，它寻求开发建模工具，其目的是最准确地模拟大脑活动。 在信息学中，复杂网络非常适合于模拟一个复杂的系统，其中大脑包括。 医学的贡献是无可争议的，特别是在脑解剖研究中。
这就牵扯到了BCI技术。脑机接口（brain computer interface）BCI技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术。第一次BCI国际会议给出的BCI的定义是：脑-计算机接口是一种不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统。
BCI系统可以把大脑发出的信息直接转换成能够驱动外部设备的命令，并代替人的肢体或语言器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制。
BCI完全不依赖肌肉和外围神经的参与，直接实现脑和计算机的通信.BCI系统可以把大脑发出的信息直接转换成能够驱动外部设备的命令，并代替人的肢体或语言器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制。.BCI的基本工作原理：通过对特征信号进行分类识别，分辨出引发脑电变化的动作意图，再用计算机语言进行编程，把人的思维活动转变成命令信号驱动外部设备，实现在没有肌肉和外围神经直接参与的情况下，人脑对外部环境的控制。BCI技术的核心是吧用户输入的脑电信号转换成输出控制信号或命令的转换算法。寻找合适的信号处理与转换算法，使神经电信号能够实时、快速、准确地通过BCI系统转换成可以被计算机识别的命令或操作信号。
原理上，BCI系统一般由输入、输出和信号处理及转换等功能环节组成：
①、输入环节的功能是产生、检测包含有某种特性的脑电活动特征信号，以及对这种特征用参数加以描述。我们常说的脑电信号实际上指的是特征性脑电信号，即人脑在特定的外部刺激或思维任务下可以产生具有一定时间或频率特征的脑电信号。
②、信号处理的作用是对原信号进行处理分析，把连续的模拟信号转换成用某些特征参数（如幅值、自回归模型的系数等）表示的数字信号，以便计算机的读取和处理，并对这些特征信号进行识别分类，确定其对应的意念活动
③、信号转换是根据信号分析、分类之后得到的特征信号产生驱动或操作命令，对输出设备进行操作，或直接输出表示患者意图的字母或单词，达到与外界交流的目的。作为连接输入和输出的中间环节，信号分析与转换时BCI系统的重要组成部分，在训练强度不变的情况下，改进信号分析与转换的算法，可以提高分类的准确性，以优化BCI系统的控制性能。
④、输出装置包括指针运动、字符选择、神经假体的运动以及对其他设备的控制等
所以，我们先从信号感知开始，也就是我们下面的问题，我们如何感知大脑发出的信号呢？
下面，我们看一下信号感知部分
有几种方法来感知大脑活动。 应用最广泛的是脑电技术，属于无创方法之一…
eeg通过表面电极或植入电极获得脑部生物电为加以放大记录而获得的图形。表面EEG无创价廉、操作简便，植入电极获得的EEG需要进行外科手术，有感染、免疫排斥风险。直接EEG的空间分辨率高于表面EEG。但EEG空间分辨率不足、信号频率范围小、抗噪能力低。基于EEG技术的器件提供了非常低电压幅值的信号，因为信号必须通过相对较低的导电颅骨… 振幅范围从几十到数百微伏…
fmri利用注射造影剂、灌注加权、弥散加权及血样水平依赖等方法获得神经元、神经传导束、血流的磁信号，进而获得细胞功能图像。具有空间分辨率高，可精确定位大脑功能区域，并可以选择某一个大脑区域来分析一个具体的思维活动。但花费高、场地限制大、成像数据维数高、数据分析难度大。
fNIRS：特定频谱近红外光红外线穿透大脑组织后被血液组织中某些基团（如氧合血红蛋白和去氧血红蛋白）特异性吸收，测量大脑皮层组织的血液动力学变化，进而大脑皮层活动的能量供应和新陈代谢信息，具有性价比高、低噪声、使用便捷且可连续测量的优点，缺点是图片质量较差，空间分辨能力差
MEG：首先确定采用的特征信号形式，并考虑用何种方法产生特征信号，然后选择相应的检测方法获取信号并进行相应的后继处理。
下面讲一下应用于BCI的特征脑电信号
①、内源性的事件相关电位信号（ERP）：包括P300成分、N200成分、N400成分等。这些ERP成分需要人脑高级认知加工的参与才能被触发，即需要完成一定的思维任务，但不需要长时间的反复训练。ERP信号由外部刺激（字符、图像、声音）诱发产生，具有一定潜伏期，要求连续出现的两个刺激之间有足够的时间间隔，故多用于拼写器中字符选择等状态选择与控制
②、外源性的诱发电位信号（EP）：包括视觉诱发电位（VEP）、稳态视觉诱发电位（SSVEP）等。不需要训练，被动接受外界信息，特征提取简单、准确率高，但需要刺激装置提供刺激或者提供结构化的环境，依赖于人的某种知觉。SSVEP信号反映了快速呈现的视觉刺激的频率特征，具有时间连续性，因此SSVEP的BCI连续性控制，如控制计算机光标移动或操纵轮椅导航。这里需要特别提及的是在单边的肢体运动或想象运动过程中，大脑对侧产生ERDP，同侧产生ERSP，两者是相伴而生的
③、对自发脑电节律的调节产生的信号：包括皮层慢电位（SCP），以及运动想象任务中事件相关同步/去同步（ERSP/ERSDP）。这类信号依赖于自发的神经活动，需要患者执行特定的神经任务，进行大量的训练来产生特定模式的脑电活动，受主观因素影响较大。
信号的检测方法依赖于待测神经电信号的性质。根据电极类型可以分为电极内置式和电极外置式两种基本形式。
电极内置式EEG检测中，把Ag-AgCl电极序列植入患者大脑皮层内，长时间对单神经元或神经元集的电活动进行记录。这种方法可以直接检测到神经元的电活动，具有脑电信号特征性强、信噪比高、后继处理简单等优点，但需要有专业的医生进行外科手术，有一定的危险性，而且存在植入后的心理与伦理问题，因此这种方法目前只是用于动物试验。
电极外置式BCI系统只需将电极帽戴在患者或受试者的头上，不需要专业性的指导和帮助，其检测方法简单，操作容易，但由于电极距离神经元较远，得到的信号噪声大、质量差，将加重后继信号处理的负担。电极外置式是实际应用较多的一种信号检测方法。
目前有一种Neuroscan的EEG脑电检测系统，该系统主要由脑电帽、信号放大器、安装有脑电信号处理软件的PC机组成。该系统的脑电帽具有64个测量电极，所有电极均按照国际10/20标准分布，可以根据不同的实验需要任意选择相应的电极进行组合，检测需要区域的脑电信号，达到实验目的。由脑电帽采集到的脑电信号非常微弱，需要通过信号放大器来提高信号的识别精度，放大器的增益倍数通常设定为60-100dB。此外，也可以通过增加信号检测的通道数、提高采样频率，实现对信号质量的要求。
有了信号之后，就会对信号开始处理。这是BCI系统最重要的部分，所讲的东西也会比较多，比较难懂。
BCI系统中的信号处理包括（信号采集、）信号预处理、特征提取、识别分类（、设备控制）等过程
传统的脑电信号分析方法是对信号进行多次检测并进行均值滤波，再用统计学的方法寻找EEG的变化规律。这种方法信息传输率低，也不能满足实时控制的需求。目前对EEG 信号的处理一般采用对单次训练信号进行研究。其中特征提取和识别分类是 BCI 信号处理最为关键的环节。
特征提取就是以特征信号（一般是EEG得到的脑电信号）作为源信号，确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。
特征参数包括时域信号(如幅值)和频域信号(如频率)两大类，相应的特征提取方法也分为时域法、频域法和时-频域方法。
时域法：时域分析包括过零点分析、直方图分析、方差分析、相关分析、峰值检测及波形参数分析、相干平均、波形识别等，通过时域分析直接提取波形特征参数，然后将这些参数用于EEG的分类、识别、跟踪和瞬态分析。时域法特征提取方式是将特定的滤波方法与采样方式相结合，去除EEG信号中的时域噪声，提高信号的信噪比。其中，提取最多的是幅值特征和幅值能量特征。常用的滤波方法有带通滤波、拉普拉斯滤波、全导联平均参考法、卡尔曼滤波、移动平均滤波等。此外，连续或离散小波变换也常用于提取EEG信号的时变特征。
频域法：EEG信号处理中常用的频域法有功率谱估计和参数模型法。功率谱估计是一种能够反映信号频率成分及相对强弱的频域分析方法，利用该方法对脑电信号各频段的功率和相干性进行分析，可得到信号的规律。参数模型法是现代谱估计使用最为广泛的一种方法，因其具有频率分辨率高、谱图平滑的特性，故能实现参数的自动提取和定量分析，特别适用于短数据处理，多应用于EEG的动态分析。频域特征通常利用功率谱密度PSD、自适应自回归AAR模型参数或小波频带能量来对其进行衡量，相应的提取方法主要有快速傅里叶变换FFT，AAR模型和小波变换等。
时频法：EEG信号具有复杂、非平稳的特性，而且传统的时域和频域分析也具有信号处理的不确定性，因此研究者们把时域特征值与频域功率谱相结合，用于EEG信号的特征提取，其中维格纳分布与小波变换是目前较常用的时频分析方法。
①、维格纳分布WD：是一种时频混合的信号处理方法，具有很好的时频分辨率和时频移特性，用于EEG信号的处理时可以得到不同时刻频率能量的分布规律。维格纳分布因其在时频域中有良好的对称性，故能实时反映EEG信号的时域分布和频域变化，但由于维格纳分布含有相交项的问题，该方法并不能很好地反应EEG的稳态特性。
②、小波变换：是一种时频信号处理方法，是对EEG信号进行时频分析的良好方法，通过变换能充分突出信号的特征。对基波进行伸缩平移运算逐步实现多尺度细化，当小波基与EEG信号充分接近时，提取的EEG信号即为所需的特征向量。但小波变换不能均匀划分信号，因此在信号处理时会产生高频频带宽、低频频带窄的缺点。在缺乏先验知识的条件下，小波变换能有效检测出脑电信号中短时、低能量的瞬态脉冲，其最大的优点时采用可变的时频窗口去分析信号的不同频率成份。
特征信号分类是基于脑电信号根据不同的运动或意识能使脑电活动产生不同响应的特性，确定运动或意识的类型与特征信号之间的关系。信号分类结果的好坏取决于两个方面的因素：一是要进行分类的特征信号是否具有明显的特征，即特征信号的性质；二是分类方法是否有效。
集中具有代表性的BCI特征信号分类有：
i：人工神经网络ANN：
人工神经网络是BCI系统应用最多的分类器。由于其应用简单，参数选择方便，分类效果准确性较高，被广泛地应用于脑电信号的分类。
需要指出的是，应用传统的多层感知器进行信号分类识别，需要确定合适的隐含神经元数目，在神经网络理论中，隐层神经网络数目的确定，目前还没有很好的办法。
ii：贝叶斯-卡尔曼滤波：
这是一种经验估值方法，他能把EEG信号转变成响应的感知状态的概率，因此允许不同状态之间以及一些列训练产生的EEG之间的衔接存在非平稳性。采用多种分类方法综合分类，能够显著提高BCI系统的分类性能，准确率和波特率至少可提高8%以上。
iii：线性判别分析LDA:
在LDA中，先为每一类建立概率密度方程式模型，输入新的数据，计算每一类产生的概率，概率值最大的点对应的类就是输入数据的类别。
iv：遗传算法GA：
用遗传算法对特征信号进行分类时，要从检测到的脑电信号中提取出大量的特征信号（包括有用的特征信号和伪特征信号），然后通过遗传算法去除伪特征信号，保留有用的特征信号作为驱动信号。这种算法的特点是要对特征信号进行大量的分析运算，从中找出各种特征参数，然后从中选取最优的部分，算法的运算量比较大。
v：概率模型：
BCI 需要有效的方法对EEG信号进行在线实时处理，基此提出了一种用 于想象左右手运动的单次训练在线分类方法-单次训练在线分类μ波概率模型。 该方法先用对受试者进行调试之后的临时Morlet小波对源信号进行滤波处理，从中选取合适的时-频信号，然后用这种基于时-频信号的算法对EEG信号进行分类处理。
由于想象的左右手运动可能导致EEG中的μ波发生混乱，算法对由 C3和C4测得的10Hz-20Hz范围内的运动信号进行调幅，并估计其概率模型。实验结果表明，算法的出错率不高于10. 7 %。
这只是一部分，还有很多，比方说分层贝叶斯模型分类、基于直推式支持向量机的分类方法、基于流形学习的半监督方法。
同时，可以看到，在上面的五种中，有至少三种（人工神经网络、线性判别分析、遗传算法）我们已经了解过一部分的皮毛了，所以，我在这里想告诉各位，脑机接口BCI技术，实际上和我们，就是现在的我们，并不遥远。
处理好了信号之后，我们就可以对我们处理好的信号进行应用了
外部系统可以是软件模型，也可以是硬件模型。论文中选取了机器人设备MindstormEV3做为外部系统，因为它支持大多数通信接口，如蓝牙、Wi-Fi、USB连接等。 它由许多静态部分组成，从中可以构建各种机器人解决方案。 进一步地，机器人可配置彩色传感器，超声波传感器，陀螺仪传感器或触摸传感器
这张图描述了特定BCI系统的协议软件接口的体系结构
整个应用程序接口是在较高的抽象层次上实现的。 其结构的设计侧重于现有技术资源之间的相互兼容性。 我们对BCI软件接口的主要要求之一是确保其在实时应用程序中的可用性；因此，使用三个单独的线程来维护BCI系统的三个主要部分。 他们根据他们关心的部分贴上标签。 它们都以并行模式运行。 每个线程还与用户界面通信，以便接收用户命令。
线程B确保与神经头集的通信，神经头集提供从大脑测量的数据。 这些数据必须预处理成一种形式，更适合于信号处理算法。 这些数据定期从神经头集读取。 周期的默认值是1s，但它的值是可调的。 此外，嵌入在神经头套中的陀螺仪需要550毫秒的校准过程。
线程I包含翻译算法，其基本目的是将大脑活动映射为外部设备的特定命令。 目前，我们使用神经网络识别的活动，使用由神经头集生产者提供的通用签名。
线程C与外部系统保持通信… 在我们的例子中，它是机器人头脑风暴EV3上面提到的。 线程C的主要任务是根据状态切换机器人的伺服电机，这些状态在线程B和C之间传输。
最后，用一句话来做为结束语“地球是人类的起点，但不应该是人类的终点。我们的肉体或许被限制在地球之上，但我们的精神，应属于无垠的苍穹”，我的分享到此为止，谢谢大家