机器人中的人机交互系统――脑机接口PPT课件
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脑机接口ppt课件
小说创作
通过脑机接口技术，作家可以直接将思想转化为文字，提高创作的效 率和质量。
06
脑机接口的未来展望与挑战
技术发展与挑战
技术发展
脑机接口技术不断发展，未来有望实 现更加高效、可靠、便携的脑机接口 设备，为医疗、娱乐、通信等领域带 来更多应用场景。
挑战
脑机接口技术仍面临一些挑战，如信 号采集、数据处理、解码算法等方面 的技术瓶颈，需要不断改进和创新。
02
脑机接口技术
脑电信号采集技术
非侵入式采集
通过贴附在头皮表面的电极采集 脑电信号，具有无创、操作简便
等优势。
侵入式采集
通过将电极植入颅骨采集脑电信号 ，适用于对精度要求高的应用场景 。
信号噪声消除
采用滤波器、信号平均等方法消除 环境噪声和干扰。
脑电信号处理技术
信号放大
将采集到的微弱脑电信号进行放 大，便于后续处理。
游戏产业
玩家互动
通过脑机接口技术，玩家可以直接通过思考来与游戏互动，提高 游戏的沉浸感和参与度。
个性化游戏体验
脑机接口可以读取玩家的脑电波和情绪状态，为玩家提供更加个性 化的游戏体验。
虚拟现实融合
脑机接口技术可以与虚拟现实技术结合，打造更加真实的游戏体验 。
影视产业
沉浸式电影体验
通过脑机接口技术，观众可以直接通过思考来与电影互动，提高 电影的沉浸感和参与度。
航空应用
用于飞行员或宇航员的操 控界面，提高任务执行效 率和安全性。
脑机接口的发展历程
第一阶段
以侵入式脑机接口为主， 主要应用于医学研究，如 帮助残障人士实现基本生 活自理。
第二阶段
非侵入式脑机接口逐渐兴 起，开始应用于医学治疗 和娱乐领域。
通过脑机接口技术，作家可以直接将思想转化为文字，提高创作的效 率和质量。
06
脑机接口的未来展望与挑战
技术发展与挑战
技术发展
脑机接口技术不断发展，未来有望实 现更加高效、可靠、便携的脑机接口 设备，为医疗、娱乐、通信等领域带 来更多应用场景。
挑战
脑机接口技术仍面临一些挑战，如信 号采集、数据处理、解码算法等方面 的技术瓶颈，需要不断改进和创新。
02
脑机接口技术
脑电信号采集技术
非侵入式采集
通过贴附在头皮表面的电极采集 脑电信号，具有无创、操作简便
等优势。
侵入式采集
通过将电极植入颅骨采集脑电信号 ，适用于对精度要求高的应用场景 。
信号噪声消除
采用滤波器、信号平均等方法消除 环境噪声和干扰。
脑电信号处理技术
信号放大
将采集到的微弱脑电信号进行放 大，便于后续处理。
游戏产业
玩家互动
通过脑机接口技术，玩家可以直接通过思考来与游戏互动，提高 游戏的沉浸感和参与度。
个性化游戏体验
脑机接口可以读取玩家的脑电波和情绪状态，为玩家提供更加个性 化的游戏体验。
虚拟现实融合
脑机接口技术可以与虚拟现实技术结合，打造更加真实的游戏体验 。
影视产业
沉浸式电影体验
通过脑机接口技术，观众可以直接通过思考来与电影互动，提高 电影的沉浸感和参与度。
航空应用
用于飞行员或宇航员的操 控界面，提高任务执行效 率和安全性。
脑机接口的发展历程
第一阶段
以侵入式脑机接口为主， 主要应用于医学研究，如 帮助残障人士实现基本生 活自理。
第二阶段
非侵入式脑机接口逐渐兴 起，开始应用于医学治疗 和娱乐领域。
脑电控制与人机交互PPT课件
将多种人机交互方式融 合在一起，实现更加智 能和自然的人机交互。
脑电控制
利用脑电信号实现人机 交互，是未来人机交互 的重要发展方向之一。
03
脑电控制与人机交互的结合
脑电控制技术在人机交互中的应用
实时反馈与控制
辅助决策与认知增强
通过脑电波的监测，实现机器对人的 思维活动的实时反馈，使得人机交互 更为自然和高效。
通过监测学生在学习过程中的注意力水平和情绪状态，脑机接口可以提供个性化的 学习体验，使学生更加专注于学习任务。
此外，脑机接口还可以用于特殊教育，例如帮助自闭症儿童提高社交技能和语言能 力。
游戏娱乐领域的应用案例
脑机接口在游戏娱乐领域的应用已经 引起了广泛的关注。
此外，脑机接口还可以用于虚拟现实 和增强现实技术，通过模拟真实世界 的感知刺激，提供更加逼真的虚拟体 验。
解决方案
采用先进的信号处理技术和人工智能算法，提高脑电信号 的识别准确性和稳定性，同时加强个体差异的研究，实现 个性化的脑电控制。
解决方案
采用用户为中心的设计理念，通过用户调研和测试，不断 优化人机交互界面，提高用户体验和满意度。
应用挑战与解决方案
应用挑战
脑电控制与人机交互技术的应用场景有限，主要 集中在医疗、康复等领域，且应用效果因人而异 。
原理
通过采集大脑神经元活动产生的 微弱电信号，经过处理和分析， 将其转化为控制指令，实现对外 部设备的控制。
脑电控制技术的应用领域
01
02
03
医疗保健
用于辅助残疾人进行日常 生活和工作，如帮助截肢 者控制假肢、帮助盲人导 航等。
游戏娱乐
在游戏中，玩家可以通过 脑电控制技术实现虚拟现 实中的操作，提高游戏的 沉浸感和互动性。
脑电控制
利用脑电信号实现人机 交互，是未来人机交互 的重要发展方向之一。
03
脑电控制与人机交互的结合
脑电控制技术在人机交互中的应用
实时反馈与控制
辅助决策与认知增强
通过脑电波的监测，实现机器对人的 思维活动的实时反馈，使得人机交互 更为自然和高效。
通过监测学生在学习过程中的注意力水平和情绪状态，脑机接口可以提供个性化的 学习体验，使学生更加专注于学习任务。
此外，脑机接口还可以用于特殊教育，例如帮助自闭症儿童提高社交技能和语言能 力。
游戏娱乐领域的应用案例
脑机接口在游戏娱乐领域的应用已经 引起了广泛的关注。
此外，脑机接口还可以用于虚拟现实 和增强现实技术，通过模拟真实世界 的感知刺激，提供更加逼真的虚拟体 验。
解决方案
采用先进的信号处理技术和人工智能算法，提高脑电信号 的识别准确性和稳定性，同时加强个体差异的研究，实现 个性化的脑电控制。
解决方案
采用用户为中心的设计理念，通过用户调研和测试，不断 优化人机交互界面，提高用户体验和满意度。
应用挑战与解决方案
应用挑战
脑电控制与人机交互技术的应用场景有限，主要 集中在医疗、康复等领域，且应用效果因人而异 。
原理
通过采集大脑神经元活动产生的 微弱电信号，经过处理和分析， 将其转化为控制指令，实现对外 部设备的控制。
脑电控制技术的应用领域
01
02
03
医疗保健
用于辅助残疾人进行日常 生活和工作，如帮助截肢 者控制假肢、帮助盲人导 航等。
游戏娱乐
在游戏中，玩家可以通过 脑电控制技术实现虚拟现 实中的操作，提高游戏的 沉浸感和互动性。
第二讲人机交互技术简介PPT课件
32
体感交互
Leap Motion
Leap motion 视频
返回
33
?设备的易用性VS. 高性能
Tricycles Versus
Bicycles
34
实物交互
例
1 ： 热 气 球
例
2 ：
拼
卡
学
汉 语
眼动控制车
35
人机交互技术的发展趋势
在未来的计算机系统中，将更加强调“以人为 本”、“自然、和谐”的交互方式，以实现人 机高效合作 ➢ 集成化 ➢ 网络化 ➢ 智能化 ➢ 标准化
21
图形用户界面阶段
输入、输出设备以及界面技术的发展，催生 了使用图形用户界面的个人计算机(PC)！
Mac是全球首款使用图形用 户界面驱动的个人计算机； 是今天所有PC界面的基础
• PC的出现使人机交互界面的需求面临多样化的选 择，并向多通道、多媒体、智能化的方向发展。
22
多通道、多媒体交互阶段
44
人机交互的研究内容
人机交互与认知心理学、人机工程学、多媒体技术和虚拟现实 与增强现实技术以及图像处理、模式识别、计算机视觉和物联 网等密切相关。其中，认知心理学与人机工程学是人机交互技 术的理论基础，而多媒体技术和虚拟现实与增强现实技术等与 人机交互技术相互交叉和渗透
多媒体技术
虚拟与增强 现实技术
40
人机交互的研究内容
人机交互的研究内容十分广泛，涵盖了建 模、设计、评估等理论和方法以及在计算 机支持的协同工作、信息搜索与可视化、 超媒体与万维网、普适计算与增强现实等 方面的交互设计技术，主要包括：
• 人机交互界面表示模型与设计方法（Model and Methodology）
体感交互
Leap Motion
Leap motion 视频
返回
33
?设备的易用性VS. 高性能
Tricycles Versus
Bicycles
34
实物交互
例
1 ： 热 气 球
例
2 ：
拼
卡
学
汉 语
眼动控制车
35
人机交互技术的发展趋势
在未来的计算机系统中，将更加强调“以人为 本”、“自然、和谐”的交互方式，以实现人 机高效合作 ➢ 集成化 ➢ 网络化 ➢ 智能化 ➢ 标准化
21
图形用户界面阶段
输入、输出设备以及界面技术的发展，催生 了使用图形用户界面的个人计算机(PC)！
Mac是全球首款使用图形用 户界面驱动的个人计算机； 是今天所有PC界面的基础
• PC的出现使人机交互界面的需求面临多样化的选 择，并向多通道、多媒体、智能化的方向发展。
22
多通道、多媒体交互阶段
44
人机交互的研究内容
人机交互与认知心理学、人机工程学、多媒体技术和虚拟现实 与增强现实技术以及图像处理、模式识别、计算机视觉和物联 网等密切相关。其中，认知心理学与人机工程学是人机交互技 术的理论基础，而多媒体技术和虚拟现实与增强现实技术等与 人机交互技术相互交叉和渗透
多媒体技术
虚拟与增强 现实技术
40
人机交互的研究内容
人机交互的研究内容十分广泛，涵盖了建 模、设计、评估等理论和方法以及在计算 机支持的协同工作、信息搜索与可视化、 超媒体与万维网、普适计算与增强现实等 方面的交互设计技术，主要包括：
• 人机交互界面表示模型与设计方法（Model and Methodology）
人机交互接口PPT课件
9.4 硬盘与光驱
硬盘原理及接口 CD-ROM DVD-ROM
硬盘基本原理
硬盘（HarD Disk Drive,HDD）由多个盘片组成，盘片 是由铝合金制成的，盘片的表面镀上磁粉，从而可以 记录信息。 硬盘的每个盘片有两个盘面，盘面上划分着许多同心 圆，这些同心圆被称为磁道。 同心园的周长不同，但存储量却相同。磁道被划分成 许多区域，每个区域叫一个扇区，每个扇区可存储512 个字节的信息。 在硬盘中，所有盘面的相同磁道号的集合称为柱面。 每个盘面对应一个磁头。 磁头由驱动机构和读写臂控制负责读写数据。柱面、 盘面、磁头、磁道和扇区决定了一个硬盘的大小。
显卡接口及应用程序接口(API)
PCI显卡以PCI总线速度的一半即33MHZ工作， 它可以达到的峰值传送率为133MHz。 AGP以66MHz的速度工作，AGP 1X的峰值传送率 可达266MHz，AGP 8X的理论传输率为2.12GB/s 当某一个应用程序提出一个制图请求时，这个 请求首先要被送到操作系统中，然后通过GDI (图形设备接口)和DCI(显示控制接口)对所要 使用的函数进行选择。 而现在这些工作基本由DirectX来进行，它远 远超过DCI的控制功能，而且还加入了3D图形 API(应用程序接口)和Direct3D
场致发射显示器
场致发射显示器（ FielD Emission Display，FED） 的原理是：使用电场自发射阴极（cathoDe emitter） 材料的尖端放出电子，而非使用热能，使得场发射 电子束的能量分布范围较传统热电子束窄而且具有 较高亮度，用场发射技术作为电子来源以取代传统 CRT显象管中的热电子枪，因而可以用于平面显示器 并带来了很多优秀特色 优点：更高的亮度可以在阳光下轻松地阅读；高速 的响应速度使得它能适应快速更新画面的场合；内 置的千万冗余电子发射器让其表面比液晶显示器更 凹凸不平，视角更宽广，也不会出现液晶显示器一 个晶体管损坏便会很明显地显露出来的情况
脑机接口ppt课件
Translation algorithm :
feature => command
6
脑机接口
Applications
For disabled people
Communications Control Neural protheses Neural rehabilitation
For ordinary people
脑机接口
Brain-Computer Interface
Reporter: Number:
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ机接口
CONTENTS
Introduction Theory Applications Future Work
2
脑机接口
INTRODUCTION
what is BCI ?
A brain–computer interface (BCI), often called a mindmachine interface (MMI), or sometimes called a brain– machine interface (BMI), is a direct communication pathway between the brain and an external device.
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
脑机接口
Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
feature => command
6
脑机接口
Applications
For disabled people
Communications Control Neural protheses Neural rehabilitation
For ordinary people
脑机接口
Brain-Computer Interface
Reporter: Number:
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ机接口
CONTENTS
Introduction Theory Applications Future Work
2
脑机接口
INTRODUCTION
what is BCI ?
A brain–computer interface (BCI), often called a mindmachine interface (MMI), or sometimes called a brain– machine interface (BMI), is a direct communication pathway between the brain and an external device.
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
脑机接口
Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
机器人中的人机交互系统——脑机接口
• 常用方法：
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
• 1995年，全世界从事有关脑机接口研究的小组不超过6个 ，1999年已超过20个，2002年则有近40个；到现在已经 发展到数以百计，主要分布在美国、加拿大、欧洲、日本 、中国等地区。美国和欧洲BCI技术发展的较早，日本、 中国起步较晚。
BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
• 1995年，全世界从事有关脑机接口研究的小组不超过6个 ，1999年已超过20个，2002年则有近40个；到现在已经 发展到数以百计，主要分布在美国、加拿大、欧洲、日本 、中国等地区。美国和欧洲BCI技术发展的较早，日本、 中国起步较晚。
BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
脑机接口pptPPT课件
(not just the “new phrenology”)
8
精品ppt
Thank you for your attention
9
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
精品ppt
10ห้องสมุดไป่ตู้
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Pre-processing:
to improve signal-to-noise ratio;to improve signal-tointerference ratio
Feature extraction/selection:
to reduce dimension; to find best projection direction
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
精品ppt
Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
3
精品ppt
EEG . An electroencephalogram is a measure of
the brain's voltage fluctuations as detected from scalp electrodes. It is an approximation of the cumulative electrical activity of neurons.
8
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Pre-processing:
to improve signal-to-noise ratio;to improve signal-tointerference ratio
Feature extraction/selection:
to reduce dimension; to find best projection direction
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
7
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Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
3
精品ppt
EEG . An electroencephalogram is a measure of
the brain's voltage fluctuations as detected from scalp electrodes. It is an approximation of the cumulative electrical activity of neurons.
AI智能交互：人机交互技术在AI智能设备中的应用培训ppt
ai智能交互：人机交互技
术在ai智能设备中的应用
培训
汇报人：可编辑
2023-12-22
• 人机交互技术介绍 • 人机交互技术详解 • AI智能设备中的人机交互技术应用案
例 • 人机交互技术的未来趋势及挑战 • 培训结语
01
人机交互技术介绍
人机交互技术的定义与分类
定义
人机交互技术是指人与计算机之 间进行信息交流和互动的技术。
生物特征识别技术
生物特征识别技术定义
生物特征识别技术是指通过生物特征进行身份认证和识别的技术 。
生物特征识别技术的应用
生物特征识别技术在AI智能设备中广泛应用于指纹识别、虹膜识别 、人脸识别等功能。
生物特征识别技术的发展
随着技术的不断发展，生物特征识别技术的准确性和安全性不断提 升。
03
AI智能设备中的人机交互技术应用案
图像识别技术的发展
随着深度学习技术的不断发展，图像识别技术的准确性和处理速 度不断提升。
触屏交互技术
触屏交互技术定义
触屏交互技术是指通过触摸屏幕进行交互的技术。
触屏交互技术的应用
触屏交互技术在AI智能设备中广泛应用于手机、平板电脑等设备的 操作界面。
触屏交互技术的发展
随着技术的不断发展，触屏交互技术的操作体验和交互效果不断提升 。
人机交互技术的发展前景与展望
广泛应用
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人 机交互技术将在各个领域得到广泛应用。
深度融合
人机交互将与AI技术、物联网技术等深度融合， 形成更加智能、更加便捷的交互方式。
创新发展
未来人机交互技术将继续创新发展，不断推动人 工智能技术的进步和应用。
05
培训结语
术在ai智能设备中的应用
培训
汇报人：可编辑
2023-12-22
• 人机交互技术介绍 • 人机交互技术详解 • AI智能设备中的人机交互技术应用案
例 • 人机交互技术的未来趋势及挑战 • 培训结语
01
人机交互技术介绍
人机交互技术的定义与分类
定义
人机交互技术是指人与计算机之 间进行信息交流和互动的技术。
生物特征识别技术
生物特征识别技术定义
生物特征识别技术是指通过生物特征进行身份认证和识别的技术 。
生物特征识别技术的应用
生物特征识别技术在AI智能设备中广泛应用于指纹识别、虹膜识别 、人脸识别等功能。
生物特征识别技术的发展
随着技术的不断发展，生物特征识别技术的准确性和安全性不断提 升。
03
AI智能设备中的人机交互技术应用案
图像识别技术的发展
随着深度学习技术的不断发展，图像识别技术的准确性和处理速 度不断提升。
触屏交互技术
触屏交互技术定义
触屏交互技术是指通过触摸屏幕进行交互的技术。
触屏交互技术的应用
触屏交互技术在AI智能设备中广泛应用于手机、平板电脑等设备的 操作界面。
触屏交互技术的发展
随着技术的不断发展，触屏交互技术的操作体验和交互效果不断提升 。
人机交互技术的发展前景与展望
广泛应用
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人 机交互技术将在各个领域得到广泛应用。
深度融合
人机交互将与AI技术、物联网技术等深度融合， 形成更加智能、更加便捷的交互方式。
创新发展
未来人机交互技术将继续创新发展，不断推动人 工智能技术的进步和应用。
05
培训结语
人机交互技术课件(完整版)
人机交互技术课件第一部分：引言人机交互技术，顾名思义，就是指人与计算机之间的交互方式。
这种交互方式包括我们日常生活中使用的计算机、手机、平板电脑等各种设备。
随着科技的发展，人机交互技术也在不断地进步，使得我们与计算机之间的交互变得更加自然、便捷。
人机交互技术的发展历程人机交互技术的发展历程可以追溯到20世纪60年代。
当时，计算机主要用于科学计算，用户通过键盘输入数据和命令，计算机输出结果。
这种交互方式被称为命令行界面（CLI）。
随着计算机技术的不断发展，图形用户界面（GUI）逐渐取代了CLI，使得用户可以通过鼠标和键盘与计算机进行交互。
随后，触摸屏、语音识别、手势识别等技术不断涌现，使得人机交互变得更加多样化和自然。
人机交互技术的应用领域人机交互技术已经广泛应用于各个领域，如智能家居、虚拟现实、智能交通、医疗健康等。
在智能家居领域，用户可以通过语音控制家中的电器设备，如灯光、空调、电视等。
在虚拟现实领域，用户可以通过头戴设备与虚拟世界进行交互，体验更加真实的虚拟现实体验。
在智能交通领域，人机交互技术可以用于自动驾驶汽车的导航和驾驶控制。
在医疗健康领域，人机交互技术可以用于医疗设备的操作和监控。
人机交互技术的未来展望人机交互技术是计算机科学中一个重要的研究领域，它的发展和应用已经深刻地改变了我们的生活方式。
随着科技的不断进步，人机交互技术将继续发展，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。
人机交互技术的发展趋势1. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）技术的发展将使得计算机能够更好地理解和处理人类语言。
这将使得用户与计算机之间的交互更加自然和流畅，用户可以通过语音与计算机进行交流，无需使用键盘和鼠标。
2. 机器学习：机器学习技术的发展将使得计算机能够更好地学习和适应用户的需求。
通过分析用户的行为和偏好，计算机可以提供更加个性化的服务和推荐。
3. 增强现实和虚拟现实：增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的发展将使得用户能够与虚拟世界进行更加沉浸式的交互。
《脑机接口概述》ppt课件
• 视觉器官遭到光或图形刺激后，在大脑特定部位所记录的 EEG 电位变化，称之为视觉诱发电位〔VEP〕。
• 皮层慢电位〔Slow Cortical Potential, SCP〕是皮层电 位的变化，继续时间为几百毫秒到几秒，频率为 0.1 Hz 到 2 Hz。
频率分类
δ 波：频率为 0.5~3Hz，波幅为 20~200μV，表示大脑处于无 梦深睡形状，是婴儿大脑的根本波形，在生理性慢波睡眠形 状和病理性昏迷形状也会见到
40Hz 的节律在人精神高度集中式出现，普通以为与人的 智力活动有关。
特征提取
• 时域分析方法 • 频域分析方法 • 时频分析法 • 基于非线性和混沌实际的分析方法 • 空间滤波方法 • 基于模型的方法
举例
基于时频分析的左右手运动想象频带能量特征差脑地形图法
举例
• 基于样本熵的左右手运动想象复杂度特征差脑地形图法
脑机接口
brain computer interface
定义
• 在人或动物脑〔或者脑细胞的培育物〕与外部设备间创建 的直接衔接通路。
无创 部分侵入式 侵入式
信号采集
大脑分区
大脑分区
脑电产生
• 事件相关电位〔Event Related Potential, ERP〕是一种 特殊的脑诱发电位，经过有意地赋予刺激仪特殊的心思意 义，利用多个或多样的刺激所引起的脑电位。
举例
举例
举例
Thank 左右手运动想象特征差脑地形图法
方式分类
• 常用的统计方式分类方法有贝叶斯分类器、决策树分类器、 线性/非线性判别分析函数、近邻法分类、最小间隔分类、 聚类分析、支撑向量机等
• 基于人工神经网络的方式分类。它是模拟人脑神经网络的 构造和某些任务机制而建立的一种非线性预测模型，经过 学习进展方式识别，任务机理是经过学习改动神经之间的 衔接强度。
• 皮层慢电位〔Slow Cortical Potential, SCP〕是皮层电 位的变化，继续时间为几百毫秒到几秒，频率为 0.1 Hz 到 2 Hz。
频率分类
δ 波：频率为 0.5~3Hz，波幅为 20~200μV，表示大脑处于无 梦深睡形状，是婴儿大脑的根本波形，在生理性慢波睡眠形 状和病理性昏迷形状也会见到
40Hz 的节律在人精神高度集中式出现，普通以为与人的 智力活动有关。
特征提取
• 时域分析方法 • 频域分析方法 • 时频分析法 • 基于非线性和混沌实际的分析方法 • 空间滤波方法 • 基于模型的方法
举例
基于时频分析的左右手运动想象频带能量特征差脑地形图法
举例
• 基于样本熵的左右手运动想象复杂度特征差脑地形图法
脑机接口
brain computer interface
定义
• 在人或动物脑〔或者脑细胞的培育物〕与外部设备间创建 的直接衔接通路。
无创 部分侵入式 侵入式
信号采集
大脑分区
大脑分区
脑电产生
• 事件相关电位〔Event Related Potential, ERP〕是一种 特殊的脑诱发电位，经过有意地赋予刺激仪特殊的心思意 义，利用多个或多样的刺激所引起的脑电位。
举例
举例
举例
Thank 左右手运动想象特征差脑地形图法
方式分类
• 常用的统计方式分类方法有贝叶斯分类器、决策树分类器、 线性/非线性判别分析函数、近邻法分类、最小间隔分类、 聚类分析、支撑向量机等
• 基于人工神经网络的方式分类。它是模拟人脑神经网络的 构造和某些任务机制而建立的一种非线性预测模型，经过 学习进展方式识别，任务机理是经过学习改动神经之间的 衔接强度。
智能仪器人机接口介绍课件
人机接口的发展趋势
01
智能化：人机接口将 更加智能化，能够更 好地理解用户的意图
和需求
03
多模态交互：人机接 口将支持多种交互方 式，如语音、触摸、 手势等，以满足不同
用户的需求
02
自然交互：人机接口 将更加自然，用户可 以通过语音、手势、 眼神等自然方式进行
交互
04
自适应：人机接口将 更加自适应，能够根 据用户的习惯和需求 进行自我调整和优化
智能安防系统： 实时监控家中 情况，防盗报 警
智能家电：远 程控制家电， 实现节能、便 捷的生活体验
01
易用性：界面设计应简单明了， 易于操作
02
灵活性：界面设计应能适应不 同用户的需求和操作习惯
03
稳定性：界面设计应保证系统 的稳定性和可靠性
04
扩展性：界面设计应具有良好 的扩展性，便于升级和维护
美观性
01
界面布局： 简洁明了， 易于理解
02
色彩搭配： 协调统一， 符合审美
03
图标设计： 形象生动， 易于识别
高识别准确率
应用场景：语音 输入、语音翻译、
2 语音搜索等
3
技术难点：口音、 噪音、背景音等 干扰因素
易用性
01
界面简洁明了，易于理解和 操作
03
提供清晰的反馈和提示信息， 便于用户了解操作结果
02
功能布局合理，符合用户操 作习惯
04
提供多种操作方式，满足不 同用户的需求
功能性
01 02 03 04
智能仪器人机接口 的目的是实现人与 智能仪器之间的有
效沟通和协作
硬件部分包括显示 器、键盘、鼠标等
输入输出设备
人机交互技术教学课件-第1章 人机交互与用户体验
❖ 人机界面介于用户和计算机之间，是人与计算机之间传递、交换信息的媒介，是用 户使用计算机的综合操作环境。人机界面是计算机科学与心理学、图形艺术、认知 科学和人机工程学的交叉研究领域，是人与计算机之间传递和交换信息的媒介，是 计算机向用户提供的综合操作环境。近年来，随着软件工程学的迅速发展、新一代 计算机技术研究的推动以及网络技术的突飞猛进，人机界面设计和开发已成为计算 机界最为活跃的研究方向之一。
1.2.2 软件人机界面的发展
第1章 人机交互与用户体验
❖ 人机界面（Human-Machine Interface）是人与机器进行交互的操作方式，即用 户与机器互相传递信息的媒介。计算机系统中的人机界面（Human-Computer Interface）又称人机接口、用户界面（User Interface，UI），是计算机科学中 最年轻的分支之一。作为一个独立和重要的研究领域，人机交互技术正在日益受到 人们的关注。
1.1.4 用户体验
❖ 第三，情境性。对于特定的数码产品或者服务的体验并不仅仅取决于产品或者服务 的特征，也取决于产生人机交互时的环境或者情境。由于用户环境和情境易变，因 此用户体验也会频繁发生变化。这也意味着和人机交互与用户界面相比，建立用户 体验的时间更长。
❖ 人机交互是为了向用户提供满足主观性与总体性的最佳体验，研究具体的用户界面 与交互方法及程序的领域。因此用户体验作为人机交互的目标，用户界面是具体的 手段，交互是连接这两方面的纽带。值得注意的是界面与交互，以及用户体验不是 分离的概念。界面的要素能够表现出交互的各阶段，执行一系列的界面操作可形成 用户体验。总之，界面是基础，其次提供交互，然后最终形成体验。由此，人机交 互可视为以界面为基础，通过交互来向用户提供有价值的体验的领域。
1.2.2 软件人机界面的发展
第1章 人机交互与用户体验
❖ 人机界面（Human-Machine Interface）是人与机器进行交互的操作方式，即用 户与机器互相传递信息的媒介。计算机系统中的人机界面（Human-Computer Interface）又称人机接口、用户界面（User Interface，UI），是计算机科学中 最年轻的分支之一。作为一个独立和重要的研究领域，人机交互技术正在日益受到 人们的关注。
1.1.4 用户体验
❖ 第三，情境性。对于特定的数码产品或者服务的体验并不仅仅取决于产品或者服务 的特征，也取决于产生人机交互时的环境或者情境。由于用户环境和情境易变，因 此用户体验也会频繁发生变化。这也意味着和人机交互与用户界面相比，建立用户 体验的时间更长。
❖ 人机交互是为了向用户提供满足主观性与总体性的最佳体验，研究具体的用户界面 与交互方法及程序的领域。因此用户体验作为人机交互的目标，用户界面是具体的 手段，交互是连接这两方面的纽带。值得注意的是界面与交互，以及用户体验不是 分离的概念。界面的要素能够表现出交互的各阶段，执行一系列的界面操作可形成 用户体验。总之，界面是基础，其次提供交互，然后最终形成体验。由此，人机交 互可视为以界面为基础，通过交互来向用户提供有价值的体验的领域。
脑机接口概述课件
脑机接口概述
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脑机接口概述
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脑机接口概述
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脑机接口概述
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脑机接口概述
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脑机接口概述
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• The data show that hand motor imagery induced in a significant mu ERD in all subjects, whereas foot and/or tongue motor imagery revealed a significant ERS in a number of subjects only. The most reactive frequency components varied between 9 and 14 Hz and are found at all central electrode positions and motor tasks.
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脑机接口概述
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脑机接口概述
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脑机接口概述
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我们BCI所作的工作
• 脑疲劳 • 基于ALPHA波的BCI • 基于运动想象的BCI • 基于视觉稳态刺激的BCI
脑机接口概述
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脑机接口概述
脑机接口概述
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基于感知运动节律的BCI
• 运动感知节律由 和 节律 组成， 它们是脑活动位于 频带（7-
13赫兹）， 频带（13 -30赫兹）的波动。
• 大脑的活动和运动任务相关的时候，感觉运动节律会发生改变， 更为重要的是，仅仅是进行运动想象也会反应在感觉运动节律的 变化当中。
脑机接口概述
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脑机接口基础PPT课件
3.1 时域法 时域分析主要用来直接提取波形特征，如过零点分析、直方图分析、方
差分析、峰值检测、波形识别等。这方面的应用有事件相关电位(ERP)法,采 用ERP的幅值特性作为特征信号的特征提取方法。值得一提的是现在该领 域普遍关注的P300电位，这种响应在刺激后发生大约300ms的时间出现， 因此，其本身就是以时间参数命名的一种特征信号。根据事件发生与相关电 位产生之间的时间差结合诱发电位的幅值就可以判断P300的发生。
第13页/共16页
4 BCI信号的分类识别
在提取出BCI输入信号的特征后，接下来就是要对特征信号进 行分类。由于根据不同的运动或意识，脑电信号能够产生不同的响 应特性，因此分类是确定运动或意识的类型与特征信号之间的关系。 信号分类结果的好坏取决于两个方面的因素:一是用于分类的信号 的特征是否明显；二是分类方法是否有效。脑-机接口中常使用的 分类方法主要有人工神经网络、线性分类(Linear Discriminant Analysis LDA)、支持向量机 (Support Vector Machine SVM)等 分类方法。
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感谢您的观看！
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成一系列小波函数的叠加，小波窗口大小随频率改变。在低频时，时间分 辨率较低但频率分辨率较高；在高频时，时间分辨率较高但频率分辨率较 低。脑电信号是非平稳信号，由于小波变换的多分辨率特点，很适合提取。 小波分析中的正交函数系是在选择适当的基本小波(母小波)后，通过二进 制的伸缩和平移来产生“小波”的。小波分析相当于一个数学显微镜，具 有放大、缩小和平移的功能，其作用类似于一组带宽相等、中心频率可变 的带通滤波器。小波变换在实际中分为CWT和DWT。
法。与普通的神经网络算法不同的是这种算法采用了批处理的方式， 即在每一步迭代中有大量的样本数据参与运算。但是从分布式并行处 理的观点来看，该算法仍可称之为是一种神经网络算法。固定点算法 以负熵最大作为一个搜寻方向，可以实现顺利地提取脑电信号的特征。
差分析、峰值检测、波形识别等。这方面的应用有事件相关电位(ERP)法,采 用ERP的幅值特性作为特征信号的特征提取方法。值得一提的是现在该领 域普遍关注的P300电位，这种响应在刺激后发生大约300ms的时间出现， 因此，其本身就是以时间参数命名的一种特征信号。根据事件发生与相关电 位产生之间的时间差结合诱发电位的幅值就可以判断P300的发生。
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4 BCI信号的分类识别
在提取出BCI输入信号的特征后，接下来就是要对特征信号进 行分类。由于根据不同的运动或意识，脑电信号能够产生不同的响 应特性，因此分类是确定运动或意识的类型与特征信号之间的关系。 信号分类结果的好坏取决于两个方面的因素:一是用于分类的信号 的特征是否明显；二是分类方法是否有效。脑-机接口中常使用的 分类方法主要有人工神经网络、线性分类(Linear Discriminant Analysis LDA)、支持向量机 (Support Vector Machine SVM)等 分类方法。
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成一系列小波函数的叠加，小波窗口大小随频率改变。在低频时，时间分 辨率较低但频率分辨率较高；在高频时，时间分辨率较高但频率分辨率较 低。脑电信号是非平稳信号，由于小波变换的多分辨率特点，很适合提取。 小波分析中的正交函数系是在选择适当的基本小波(母小波)后，通过二进 制的伸缩和平移来产生“小波”的。小波分析相当于一个数学显微镜，具 有放大、缩小和平移的功能，其作用类似于一组带宽相等、中心频率可变 的带通滤波器。小波变换在实际中分为CWT和DWT。
法。与普通的神经网络算法不同的是这种算法采用了批处理的方式， 即在每一步迭代中有大量的样本数据参与运算。但是从分布式并行处 理的观点来看，该算法仍可称之为是一种神经网络算法。固定点算法 以负熵最大作为一个搜寻方向，可以实现顺利地提取脑电信号的特征。
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• 1995年，全世界从事有关脑机接口研究的小组不超过6个 ，1999年已超过20个，2002年则有近40个；到现在已经 发展到数以百计，主要分布在美国、加拿大、欧洲、日本 、中国等地区。美国和欧洲BCI技术发展的较早，日本、 中国起步较晚。
BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
脑电信号(electroencephalograph，EEG)
• 按频率和振幅的不同，脑电信号可分为δ波（0.5~3Hz） 、θ波（4~7Hz）、α波（8~13Hz）和β波（14~30Hz）。
• 非常微弱而且其背景噪声很强 、非平稳、非线性
BCI的发展
• BCI的研究最早可以追溯到20世纪70年代，早期研究的目 的是让受试者通过生物反馈训练学习如何自主地控制脑电 节律。Nowis等人的研究结果表明，受试者通过训练后能 够自主调节脑电的α波
只需平移较少次数 的k就看计算完整段 信号，即系数少。
多分辨率分析与Mallat算法
• 1988年S. Mallat在构造正交小波基时，提出了多分辨率分 析（Multi-Resolution Analysis, MRA）的概念，从空间的 概念上形象地说明了小波的多分辨率特性，将此之前的所 有正交小波基的构造法统一起来，给出了正交小波的构造 方法以及正交小波变换的快速算法，即Mallat算法。
主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ），独立分 量分析(Independent Component Analysis, ICA)
脑电信号的处理
• 特征分类是把特征向量输入预先设计好的分类器中，进而 识别出不同的脑电信号，并以逻辑控制信号来表示这些脑 电信号。
多分辨率分析只是对信号低 频部分进行进一步分解，而 高频部分则不考虑。
CA为逼近信号（低频部分）， CD为细节信号（高频部分）
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
脑电信号的处理
• 预处理主要用于去除脑电信号的伪迹。
• 主要伪迹：眼动伪迹、眼电、肌电以及心电等伪迹，工频 伪迹。
• 主要方法：滤波
脑电信号的处理
• 特征提取主要是提取出能表征脑电信号特征的一个或几个 量。
• 常用方法：
– 时域分析法：方差分析、相关分析、峰值检测等 – 频域分析法 ：功率谱估计 ——AR等 – 时频分析法 ：小波变换等 – 非线性分析 ：样本熵、最大Lyapunov指数和关联维数等 – 其他方法：共同空间模式（Common Spatial Pattern, CSP） ，
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)
• BCI是不依赖于大脑外周神经与肌肉系统，在人脑和计算 机或外部设备之间建立起来的一种通信系统。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
– 2005年，Tanaka等就通过想象左臂和右臂运动实现了智能轮椅左 转和右转
• 基于α波的BCI系统的应用
– 在1967年，Dewan就采用视觉集中去同步α波幅值来发送Morse电 报码。通过快速简短地向上转动眼球，即一个α波幅值的简短增加 ，代表一个“●”；通过延长眼睛向上的时间，即一个延长时间的 α波幅值增加，代表一个“-”；电码之间的空格，则用集中注意力 产生α波的阻断来表示。
BCI的发展
• 基于P300电位的BCI系统的应用
– Donchin等人设计了基于P300的虚拟打字机P3Speller，一个6×6 字符矩阵按行或列依次闪烁，行和列出现的次序是随机的，于是 包含使用者想要输入字符的行或列的闪烁就是能够诱发出P300的 靶刺激，通过检测P300所在的行和列就能确定使用者想要输入的 字符。
• 它能够为重度残疾但思维意识正常的患者提供一种新型的 对外信息交流手段。
• 脑中风、脑部或者脊髓外伤、脑瘫、肌肉萎缩、多发性硬 化、肌萎缩性脊髓侧索硬化(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)
BCI的组特征提取 特征分类
控制装置
反馈
• 常用方法：
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
机器人中的人机交互系统
脑机接口技术
人机交互系统
人机交互系统
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
BCI的发展
• 目前，关于BCI的应用在国内外也得到了飞速的发展，而 在这些应用中主要应用到脑电信号：视觉诱发电位（ Visual Evoked Potential，VEP）、μ节律和β波、α波、 P300电位。使用这些信号的BCI系统通过检测大脑对视觉 刺激、注视或注意的方向、运动意图、认知活动的响应可 实现光标控制、字符输入和轮椅控制等简单的功能。
脑电信号(electroencephalograph，EEG)
• 按频率和振幅的不同，脑电信号可分为δ波（0.5~3Hz） 、θ波（4~7Hz）、α波（8~13Hz）和β波（14~30Hz）。
• 非常微弱而且其背景噪声很强 、非平稳、非线性
BCI的发展
• BCI的研究最早可以追溯到20世纪70年代，早期研究的目 的是让受试者通过生物反馈训练学习如何自主地控制脑电 节律。Nowis等人的研究结果表明，受试者通过训练后能 够自主调节脑电的α波
只需平移较少次数 的k就看计算完整段 信号，即系数少。
多分辨率分析与Mallat算法
• 1988年S. Mallat在构造正交小波基时，提出了多分辨率分 析（Multi-Resolution Analysis, MRA）的概念，从空间的 概念上形象地说明了小波的多分辨率特性，将此之前的所 有正交小波基的构造法统一起来，给出了正交小波的构造 方法以及正交小波变换的快速算法，即Mallat算法。
主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ），独立分 量分析(Independent Component Analysis, ICA)
脑电信号的处理
• 特征分类是把特征向量输入预先设计好的分类器中，进而 识别出不同的脑电信号，并以逻辑控制信号来表示这些脑 电信号。
多分辨率分析只是对信号低 频部分进行进一步分解，而 高频部分则不考虑。
CA为逼近信号（低频部分）， CD为细节信号（高频部分）
多分辨率分析
多分辨率分析
• 由多分辨率分析构造基小波：
由尺度函数 双尺度方程：
推导基小波
多分辨率分析
S (0~fs/2)
CA1(0~fs/4)
CD1(fs/4~fs/2)
CA2(0~fs/8)
… … …
CD2(fs/8~fs/4)
CAj (0~fs/2j+1)
CDj (fs/2j+1~fs/2j)
脑电信号的处理
• 预处理主要用于去除脑电信号的伪迹。
• 主要伪迹：眼动伪迹、眼电、肌电以及心电等伪迹，工频 伪迹。
• 主要方法：滤波
脑电信号的处理
• 特征提取主要是提取出能表征脑电信号特征的一个或几个 量。
• 常用方法：
– 时域分析法：方差分析、相关分析、峰值检测等 – 频域分析法 ：功率谱估计 ——AR等 – 时频分析法 ：小波变换等 – 非线性分析 ：样本熵、最大Lyapunov指数和关联维数等 – 其他方法：共同空间模式（Common Spatial Pattern, CSP） ，
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
人机交互系统的发展历史与趋势
脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)
• BCI是不依赖于大脑外周神经与肌肉系统，在人脑和计算 机或外部设备之间建立起来的一种通信系统。
• 基于VEP的BCI系统的应用 。VEP又可以分为瞬态VEP（ Transient VEP，TVEP）和稳态VEP（Steady-State VEP ，SSVEP）
– 内清华大学，2004年开发的BCI系统，残疾人利用SSVEP控制电 视和空调、拨打电话并启动语音播放。
BCI的发展
• 基于μ节律和β波的BCI系统的应用
– 2005年，Tanaka等就通过想象左臂和右臂运动实现了智能轮椅左 转和右转
• 基于α波的BCI系统的应用
– 在1967年，Dewan就采用视觉集中去同步α波幅值来发送Morse电 报码。通过快速简短地向上转动眼球，即一个α波幅值的简短增加 ，代表一个“●”；通过延长眼睛向上的时间，即一个延长时间的 α波幅值增加，代表一个“-”；电码之间的空格，则用集中注意力 产生α波的阻断来表示。
BCI的发展
• 基于P300电位的BCI系统的应用
– Donchin等人设计了基于P300的虚拟打字机P3Speller，一个6×6 字符矩阵按行或列依次闪烁，行和列出现的次序是随机的，于是 包含使用者想要输入字符的行或列的闪烁就是能够诱发出P300的 靶刺激，通过检测P300所在的行和列就能确定使用者想要输入的 字符。
• 它能够为重度残疾但思维意识正常的患者提供一种新型的 对外信息交流手段。
• 脑中风、脑部或者脊髓外伤、脑瘫、肌肉萎缩、多发性硬 化、肌萎缩性脊髓侧索硬化(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)
BCI的组特征提取 特征分类
控制装置
反馈
• 常用方法：
– 线性判别式分析（Linear Disciminant Analysis, LDA） – 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） – 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
连续小波变换
连续小波变换
离散小波变换
从尺度j看，j越大， 分辨率就越低，频 域分析差，时域分 析好。
机器人中的人机交互系统
脑机接口技术
人机交互系统
人机交互系统
人机交互系统的发展历史与趋势
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人机交互系统的发展历史与趋势
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