12、用于高级脑机接口系统的大脑信号大数据分析

用于高级脑机接口系统的大脑信号大数据分析

1. 引言

脑电图（EEG）信号数据，即大脑信号数据，在生物医学科学和脑机接口系统（BCI）中起着至关重要的作用。EEG记录通过放置在头皮上的电极来监测和记录大脑中的电活动。传统的EEG扫描和分析非常耗时，因为这些记录可能持续数小时甚至数天。因此，高性能的EEG自动分析可以缩短诊断时间，并通过识别大脑状态为脑机接口应用开发实时应用程序。

BCI，有时也被称为脑机接口（BMI），是大脑电活动与外部设备（最常见的是计算机或机器人肢体）之间的直接通信途径。BCI是一个基于计算机的系统，它接收大脑信号，对其进行分析，并将其转换为命令，传达给输出设备以执行所需的操作。BCI研究的主要目的是为那些患有严重神经肌肉残疾的人创建一条新的通信途径，通过评估大脑的心理意象任务来实现大脑通信的直接传输。

BCI系统面临的重大挑战是识别基于运动想象（MI）任务的EEG，以发现运动残疾人士的交流意图。目前，虽然BCI技术近年来发展迅速，但MI信号分类仍存在许多未解决的挑战，无法达到100%的准确率。一些现有的研究方法，如Chaudhry等人使用的基于共同空间模式（CSP）和动态加权多数（DWM）的分类器，准确率达到85.6%；Miao等人建立的基于共同时频空间模式（CTFSP）和多支持向量机（SVM）的框架，准确率为85%。这些方法大多在实际应用中非常复杂，且性能不足以满足BCI信号输出中识别心理状态的要求。

2. 提出的框架

为了解决上述问题，提出了一种基于数据挖掘和机器学习方法的方案，用于分析大量的EEG信号数据。该方法分为信号预处理、特征提取和分类几个部分：

2.1 信号预处理