“ 嘘！悄悄插播的哦”
（图1 BCIduino实物图）
BCIduino 8通道脑电放大器具体参数如下：
输入阻抗：1TΩ
输入偏置电流：300pA
输入参考噪声：1μVpp
采样速率：250 Hz/500Hz
共模抑制比：-110dB
可调增益放大倍数：1、2、4、6、8、12、2
分辨率：24 位 ADC，精度最高可达 0.1μV
功耗：正常工作时 39mW，待机时低至仅 10μW
采用可充电锂电池供电，进一步降低来自外部的干扰。
尺寸：50mm*50mm（实物测量，存在细微误差），实物图如图1
图2 BCIduino在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形，可以观测到并无其他干扰出现
图3 OpenBCI在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形（测量环境、测量时间、软件滤波器设置参数与图2BCIduino相同）
近年来，**脑机接口（Brain-Computer Interface）**的进步不仅有助于实现其帮助残疾人的根本目的，而且也有助于创造新的应用程序。脑电活动由脑电装置测量，采集的原始数据经过信号采集、数据预处理、特征提取和分类等步骤。本文将对这些过程中使用的不同算法和方法进行详细介绍。
我们与外部环境的互动是一种日常现象。无论是口头交流还是身体控制，所有形式的互动最终都取决于肌肉和控制它们的神经。每一个动作，都是大脑某些区域启动的复杂过程的结果，神经系统将大脑产生的信号传递给相应的肌肉群来执行特定的动作。脑机接口（BCI）增强了这种自然的交流和控制方式。
脑机接口系统捕捉大脑活动，并将其转化为应用程序可以理解的信息或命令，以执行特定任务。发展脑机接口的主要动机是为残疾人提供交流手段。因此有一种误解，认为脑机接口的范围仅限于医学领域。实际上脑机接口的适用性已经远远超出了医学领域。尽管如此，脑机接口系统仍然存在许多有待解决的实际挑战。
BCI系统的组成
BCI系统由信号采集、信号处理、应用接口和反馈机制四部分组成。
信号采集模块使用两种技术（即有创或无创电极）记录大脑活动。
信号处理模块帮助从记录的信号中提取必要的信息，它由数据预处理、特征提取和分类算法组成。
转换后的信号通过应用程序接口进行通信。
最后，反馈机制实时产生结果，帮助用户了解系统所采取的行动。
什么是脑波？
脑波是许多神经元在某些认知活动中相互交流的同步电脉冲的结果。它们分为四组：α、β、θ和δ。
每当大脑忙于某些心理活动时，就会产生β波。这些是最快的波，振幅较低，频率在15到40赫兹之间。
当大脑处于非唤醒状态时，会观察到α波。完成一项任务并坐下来休息的人通常处于阿尔法状态。它们具有较高的振幅，频率约为9至14赫兹。
θ波的振幅更大，频率更慢，范围为5-8赫兹。三角波是所有波中速度最慢、振幅最大的波。频率范围从1赫兹到4.5赫兹。δ波不能达到零，因为它象征着一个死亡的大脑。
操作步骤详解
信号采集这一步骤是捕捉脑机接口系统的大脑活动，而用于记录大脑信号的技术分为非侵入性、半侵入性以及侵入性。
对于侵入式技术，将微型电极直接放置在皮层，可以测量单个神经元的活动。在半侵入技术中，电极被放置在大脑暴露的表面上。
在非侵入性的方式，传感器被放置在头皮上，以测量大脑产生的电位，脑电图（EEG）是一种广泛应用的无创技术。
脑电图（Electroencephalogram）是一种非侵入性技术，它测量大脑中的电脉冲。该系统将从安装在病人头部的脑电图帽或脑电图耳机接收信号，放在头皮上的电极用来测量电信号的振幅。一般来说，正常脑电图信号的范围是每秒1到100个周期，但是当振幅在10到100微伏之间时，每秒100个周期是非常罕见的。
常用预处理技术
通常情况下，信号的空间分辨率很低，任何响应的信噪比也很低。在信号的记录过程中，各种观察和结论都与信息信号相结合，眨眼、肌肉活动、背景中的活动是信号预处理前需要处理的噪声。
数据预处理阶段紧随数据采集阶段。数据采集阶段采集到的数据不干净，有噪声，掺杂了噪声和人工制品，如眨眼、眼睛运动、心跳、肌肉运动等。因此，预处理是必不可少的。
在预处理阶段，得到清晰的数据，进一步进行特征提取和分类，以下是常用的几种预处理方式：
独立成分分析（Independent Component Analysis）
在独立分量分析中，考虑到伪影和脑电信号是相互独立的，从而将它们分开。该算法将脑电数据分解为空间固定和时间无关的分量，当需要分解大量的数据时，它的性能很好。一些研究表明，ICA在许多应用中都优于经典的主成分分析Principle Component Analysis，而且ICA特别擅长于从EEG中去除眼部伪影，特别是当眼信号和脑信号的幅度相当时。
使用共同平均参考值（Common Average Reference）
脑电信号中的噪声可能是常见的活动，伪影的存在导致脑电信号的信噪比较低，在这种算法中，计算了所有电极的平均值，通过去除所有电极的平均值来消除噪声。实验表明，CAR优于所有的参考方法，显示出最好的分类精度结果。参考法计算平均值问题的主要原因是脑电电极阵列的头部覆盖不完整和样本密度有限。
特征提取与选择
一旦数据被清理干净，我们就从信号中提取必要的信息，特征提取和选择算法帮助我们为应用程序选择最突出的特征。
首先，我们提取epoch：一个特定长度的与事件（即刺激）同步的EEG信号块，然后计算这些时期的统计数据，提取特征。
特征提取
最常用的特性是时间点和频带功率。频带功率主要用于运动想象、解码心理状态或基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口。它们代表给定频带在给定时间窗内的平均EEG信号值。
时间点特征主要用于ERP的分类，例如基于P300的BCI，时间点特征是从所有通道采集的脑电图样本。许多BCI研究表明，将不同类型的特征组合起来，即频带功率时间点频带功率连通性特征，通常会产生更好的结果，比仅使用一种特征类型的分类精度更高。
特征选择
一旦特征被提取出来，我们就可以应用选择方法来选择唯一能提供潜在优势的特征子集。以下原因证明了此步骤的必要性：
①从所提取的各种特征中，有些特征可能是重复的，或者没有任何方式与脑机接口关注的心理状态相一致。
②减少特征集合，充分减少分类器需要调整的参数，从而减少过拟合的几率，提高执行效率。
③从信息抽取的角度来看，如果只选择几个特征，就更容易看出哪些特征真正与关注的心理状态一致。
④特征越小，预测越快。
⑤最后，数据的大小将减小。
最常用的方法：包装器、过滤器和嵌入式方法。
过滤方法独立于所使用的分类器，它使用每个特征和目标类之间的关系度量，为了根据重要性对特征进行排序，可以使用确定系数。但是这种技术只捕获数据和类之间的线性依赖关系，可能会输出重复特征的选择，嵌入式和包装器方法可以为上述问题提供解决方案。
分 类
复杂的模式识别和分类算法需要将神经信息转化为控制信号，脑机接口研究团体广泛致力于开发能够对神经活动进行分类的算法。基于脑电的分类算法主要分为四类：自适应分类器、矩阵和张量分类器、转移学习和深度学习。
自适应分类器
在获得大量新的EEG数据后，自适应分类器的线性判别超平面中的每个特征的权重被稳定地重新估计和更新。因此，当EEG数据的非平稳变化被添加到一个新的特征中时，EEG的分布就变得更加精确。这有助于我们在每一个新的数据生成周期之后对分类进行微调。
矩阵和张量分类器
张量分类器通常使用地形图、TFR、时空频率和多线性PCA作为输入特征，张量化和低秩张量分解可以有效地将高维数据压缩成低阶因子矩阵和/或核张量，这些矩阵通常表示简化的特征。张量法还可以将以大规模矩阵表示的耦合试验块分析为张量形式，以便将原始脑电数据中的相关成分从独立成分中分离出来。
迁移学习
迁移学习消除了重新收集数据和重建模型的需要，它通过交换在一个相对相似的任务上的分类器学习到的信息来提高分类器的性能，迁移学习的成功取决于任务的选择，两个任务没有太多确定的相关性，迁移学习可能会失败。脑机接口中的迁移学习需要定义离散条件，只有在这些条件下才能应用。
深度学习
下面的深度学习方法可以将运动图像显著地分类为左手、右手、手腕等动作。
①卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：
在卷积神经网络（CNN）中，基于输入矩阵，在每个卷积层后生成一定数量的激活映射。然后使用最大值或平均值来标识最常见或最主要的特性。最后，激活映射通过过滤层，从而被展平为一维向量。
②RBMS：
Boltzmann机器（Restricted Boltzmann Machines，RBMS）是一种生成性神经网络，它在给定一组输入数据点的情况下，形成一个二部图（即可见层和隐层神经元相互连接，但同一层神经元之间没有连接）来学习概率分布。经过适当的变换，RBMS可用于对运动图像的基于频率的EEG表示进行分类。
BCI应用
脑机接口并不局限于医学领域，BCI在其他领域正在以创造性的方式发展。
①医疗
使用BCI，我们可以测量一个人的精神状态，检测甚至预测健康问题，如肿瘤、睡眠障碍等。使用BCI的假肢可以在一定程度上恢复活动能力，从而使他们能够做一些家务。
②家庭自动化
BCI可用于家庭自动化，我们可以利用大脑产生的信号控制家里的各种电器，这完全改变了我们与环境互动的方式。
③营销、广告和娱乐
一些研究者利用脑电图研究了不同广告的记忆程度，从而提供了一种评价广告的方法，可以设计出各种各样的游戏，用大脑与用户互动。
④教育
神经反馈，利用大脑的电信号来确定所研究信息的清晰程度。
⑥安全性
像认知生物识别或电生理学这样的安全系统可以被开发出来，它使用用户的大脑信号进行身份验证，这比密码、生物特征识别或其他方法更安全。认知生物特征学或电生理学更安全，因为它们使用的是外部观察者无法捕捉或获取的大脑信号。
结语
本文就脑机接口研究作了简要的概述，我们了解到BCI系统基本上由四个主要部分组成：信号采集、信号处理、应用接口和反馈。同时我们也了解到脑机接口的应用不仅限于作为严重残疾人士的交流工具。教育、安全、自动化和娱乐等其他领域也在利用BCI技术进行创造性的发展，同时BCI的发展仍然伴随着一些有待解决的问题。
最后，我们希望通过这篇文章能让读者简单了解脑机接口（BCI）以及它未来发展的巨大潜力。
客官请留步
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本篇由BCIduino脑机接口开源社区整理或撰写。BCIduino脑机接口社区由来自北京航空航天大学、康奈尔大学、北京大学、首都医科大学等硕博发起成立，欢迎扫码加入社群，备注"BCI"，也欢迎采购BCIduino脑电模块（某宝搜索即可）