本文探讨了脑机接口技术中的信号处理，包括通过脑电图（EEG）获取信号、预处理（滤波、降噪、特征提取）及信号分析应用于脑电图分类、脑控制机器人等。提供了源代码示例，强调信号处理在实现脑机接口应用中的关键作用。
概述:
脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）技术旨在建立直接连接人类大脑和计算机系统的通信桥梁。通过采集和分析人脑活动产生的电信号，脑机接口技术可以实现人脑与外部设备的直接交互。信号处理是脑机接口技术中至关重要的一环，它负责从原始的脑电信号中提取有用的信息，并转化为可供应用程序处理的形式。本文将探讨脑机接口技术中的信号处理方法，并提供相应的源代码示例。
一、脑机接口信号获取
脑机接口系统通常通过脑电图（Electroencephalography，EEG）来获取脑信号。EEG是通过电极阵列记录头皮表面的电位变化来反映脑活动的一种非侵入性方法。下面是获取脑电信号的示例代码：
import numpy as np
import time
# 模拟获取脑电信号
def acquire_eeg_signal():
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