48、基于头部电信号和触觉的人机交互技术研究

基于头部电信号和触觉的人机交互技术研究

在当今科技发展的浪潮中，基于头部电信号控制决策以及触觉感知的人机协作技术正逐渐成为研究热点。下面将详细介绍这两项技术的研究内容。

基于头部电信号控制决策

系统流程与设计

整个系统的流程可以用如下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[输入定义与采集: EEG数据和图像创建] --> B[发送至服务器PC进行初步数据处理和预测模型定义]
    B --> C[模型性能比较与分析]

该系统主要由两个子系统组成：
- EEG 帽系统 ：用于实时采集 EEG 信号。采用 g.tec 医疗工程公司的 Unicorn Hybrid Black EEG 帽，它有 8 个按照国际标准系统 10/20 定位的电极，采样率为 250 Hz。另外还有 2 个位于耳朵后面的参考电极，用于进行差分滤波，减少肌肉电活动产生的伪影。数据采集在 Matlab/Simulink R2021b 中使用 Unicorn Simulink Interface Hybrid Black 完成。在本次研究中，仅考虑位于中央和顶叶区域的 4 个电极（Fz、Cz、C3、C4），因为这些脑区与思考和想象运动相关。
- 图像生成脚本 ：这是一个 Matlab 脚本，它会随机显示两个图形 5 秒，中间穿插一个灰色正方形的休息图像，用于在每次试验中中断模拟。所选图像需代表两种对比场景（如水/火焰、天空/地面等），并分别编码为标签 1 和 2。