基于独立成分分析的非侵入式脑-机接口眼电伪迹自动去除算法

非侵入式脑-机接口已经逐步成为当前研究的热点,在精神障碍检测、生理监测等多方面都有所应用。但是非侵入式脑-机接口所需的脑电信号容易受到眼电伪迹污染,会严重影响对脑电信号的解码分析。对此,本文提出了一种结合频率滤波器的改进型独立成分分析算法,以相关系数和峰度双重阈值为依据自动识别伪迹组件;利用眼电与脑电频率的差异,通过频率滤波器去除伪迹组件中的眼电信息,从而保留更多脑电信息。在公开数据集和本实验室数据上的实验结果表明,本文算法可以有效提升眼电伪迹去除效果,同时改善脑电信息损失,这有助于非侵入式脑-机接口的推广。

运动神经弥补技术的进展

本文介绍了目前在侵入式脑-机接口中发展迅速的运动神经弥补技术,并着重介绍了运动神经弥补技术在神经科学、传感器技术、传感器外围电路和算法等几个方面重要的进展。虽然这种技术目前仍然处于初级阶段,还有许多方面需要发展,但是运动神经弥补技术为瘫痪病人提供一种新的有效的替代输出的意义是深刻的。