3、脑机接口:新兴交互技术的全面解析

脑机接口:新兴交互技术的全面解析

1. 脑机接口简介

在过去几十年里,脑机接口(BCI)、脑机界面(BMI)、直接神经接口或人机界面(MMI)等新技术应运而生,使人类大脑能够直接与环境进行通信。BCI 被定义为一种通信系统,个体向外部世界发送的消息或命令无需通过大脑的正常输出途径,即外周神经和肌肉。这对于那些神经通路受损的人来说尤为重要,例如美国约有 200 万人以及全球更多人患有严重的运动障碍,近 50 万人患有闭锁综合征。

BCI 系统主要包括四个连续步骤:脑活动模式生成、信号采集、特征提取和分类。首先,脑活动可以通过电活动、由电活动产生的磁场以及血氧水平来表示,其空间和时间特征会因刺激类型、刺激强度、心理努力和心理状态而异。其次,在信号采集阶段,可以通过各种脑成像技术来测量脑活动,这些技术主要分为侵入性和非侵入性方法。第三,在特征提取步骤中,从测量的脑信号中提取重要和有趣的脑活动。最后,通过各种算法分析提取的脑特征,以对用户的当前意图和状态进行分类。

此外,BCI 系统还可以根据用户的注意力和努力程度分为主动、被动或反应型。在本文中,我们主要介绍主动和反应型 BCI。

2. BCI 如何工作及分类

想象一个完全无法移动的人,他想交流,但不能说话甚至不能移动眼球,也无法使用一般的辅助技术,如眼动追踪器和语音识别系统。而 BCI 可以通过人类大脑信号提供一种有效的通信替代方案。以一个患有严重运动障碍的人使用基于 P300 的 BCI 给女儿写电子邮件为例,展示了 BCI 系统的工作原理。

一般来说,BCI 系统可以根据脑信号模式、刺激方式、操作模式、操作策略和记录方法进行分类。常见的脑信号模式包括 P300 事件相

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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