腦機(jī)接口(BCI)技術(shù)正在以前所未有的速度演進(jìn)。過去幾年里，BCI市場一直在迅速增長。這主要?dú)w因于科技創(chuàng)新和越來越多的應(yīng)用領(lǐng)域，BCI技術(shù)的需求不斷增加，推動了市場的擴(kuò)展。為醫(yī)療、娛樂和科研領(lǐng)域提供了前所未有的機(jī)會。然而，其準(zhǔn)確性和可靠性一直是研究者和開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的BCI系統(tǒng)通常依賴于記錄和處理腦電圖(EEG)信號，但這些信號常常受到噪聲和干擾的影響，限制了其性能。因此基于行業(yè)的挑戰(zhàn)，WIMI微美全息開發(fā)了一項(xiàng)基于多源信號處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)(MI-BCI)。

據(jù)悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)MI-BCI技術(shù)的研發(fā)旨在克服傳統(tǒng)BCI系統(tǒng)的挑戰(zhàn)，其中包括信號噪聲、分類精度不高等問題。通過引入多源信號處理方法，這一創(chuàng)新技術(shù)實(shí)現(xiàn)了更準(zhǔn)確的腦信號解析和處理，為用戶提供了更高的控制精度和更廣泛的應(yīng)用潛力。WIMI微美全息的一項(xiàng)基于多源信號處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)(MI-BCI)，這一技術(shù)有望引領(lǐng)BCI領(lǐng)域的下一個重要里程碑。其技術(shù)的主要特點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)：

多源信號處理： 該技術(shù)采用了一種先進(jìn)的多源信號處理方法，利用腦電信號的多個來源，而不僅僅是通道信號。這意味著它可以更準(zhǔn)確地捕獲和解釋大腦的活動，從而提高了系統(tǒng)的性能。

通用空間模式(CSP)： 在信號處理的初期階段，CSP算法被應(yīng)用到每個子波段，以優(yōu)化信號特征的提取。CSP是一種在BCI領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的技術(shù)，有助于最大程度地區(qū)分不同類型的腦信號。

盲源分離(BSS)技術(shù)： BSS技術(shù)被用于識別和分離混合信號中的未知和獨(dú)立來源。這一步驟有助于消除噪聲和偽影，提高了系統(tǒng)的可靠性。

基于ICA的通道識別： 這項(xiàng)技術(shù)使用基于獨(dú)立成分分析(ICA)的算法來識別和消除有缺陷的信號通道，以減少低效輸入信號對系統(tǒng)性能的影響。

貝葉斯判別和線性判別器基于分析(LDA)的聚類算法： 這些高級分類算法被用來改進(jìn)系統(tǒng)的分類性能，特別是在處理受試者的人為錯誤時。它們有助于提高系統(tǒng)對不同腦信號的識別和分類能力。

WIMI微美全息這一新技術(shù)的引入，為BCI系統(tǒng)帶來了前所未有的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。這一技術(shù)將為用戶提供更廣泛的控制和互動能力，不僅對醫(yī)療領(lǐng)域具有潛在重要意義，還將在虛擬現(xiàn)實(shí)、游戲、智能家居等領(lǐng)域開辟新的可能性。例如，殘疾人士可以更輕松地控制電子設(shè)備，游戲玩家可以實(shí)現(xiàn)更直觀的游戲體驗(yàn)，科研人員可以更深入地研究腦部活動。這項(xiàng)技術(shù)將推動腦機(jī)接口領(lǐng)域的發(fā)展，并為各種應(yīng)用領(lǐng)域帶來巨大的潛力。

WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)基于多源信號處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方式和系統(tǒng)框架需要深度的技術(shù)知識和工程設(shè)計。技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式：

信號采集： 首要任務(wù)是采集腦電信號。這可以通過腦電圖(EEG)電極陣列完成，通常放置在頭皮上。然而，多源信號處理的方法會考慮多種信號源，包括EEG、功能性磁共振成像(fMRI)、磁腦成像(MEG)等，以更全面地捕獲腦活動信息。

信號預(yù)處理： 采集到的信號通常包含噪聲和干擾，需要進(jìn)行預(yù)處理以凈化數(shù)據(jù)。這包括濾波、噪聲去除、時域/頻域變換等步驟，以確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

多源信號整合： 這一階段將來自不同源的信號整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示中。這可以通過將不同信號源的數(shù)據(jù)對齊和歸一化來實(shí)現(xiàn)，以便進(jìn)行后續(xù)的處理。

通用空間模式(CSP)： 應(yīng)用CSP算法來進(jìn)一步增強(qiáng)腦信號的特征。CSP是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，旨在最大程度地區(qū)分不同運(yùn)動意象的腦信號，從而提高分類精度。CSP可以應(yīng)用于每個信號源。

盲源分離(BSS)技術(shù)： 使用BSS技術(shù)來識別和分離混合信號中的未知和獨(dú)立來源。這一步驟有助于消除噪聲和偽影，進(jìn)一步提高信號的質(zhì)量。

特征提取和選擇： 接下來，從多源信號中提取與運(yùn)動意象相關(guān)的特征。這可能包括頻域特征、時域特征等。還可以使用特征選擇算法，以減少計算復(fù)雜性并提高分類性能。

分類器訓(xùn)練和測試： 使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練分類器，例如支持向量機(jī)(SVM)、深度學(xué)習(xí)模型等。訓(xùn)練后的分類器可以用于將腦信號映射到特定運(yùn)動意象或動作。

實(shí)時反饋或應(yīng)用： 最終的系統(tǒng)可以提供實(shí)時反饋，將用戶的腦信號與外部設(shè)備或應(yīng)用程序連接起來。這可能包括控制智能輪椅、虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的動作、游戲控制等。

WIMI微美全息一種多源信號處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)的系統(tǒng)可以分為以下幾個關(guān)鍵模塊：

信號采集模塊： 這個模塊用于采集來自不同信號源的腦電信號，并確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)獲取。

信號預(yù)處理模塊： 這個模塊用于去除噪聲、濾波和數(shù)據(jù)清理，以準(zhǔn)備好進(jìn)行下一步的處理。

多源信號整合模塊： 在這里，來自不同信號源的數(shù)據(jù)會被整合到一個一致的數(shù)據(jù)表示中。

特征提取和選擇模塊： 這個模塊負(fù)責(zé)從整合后的多源信號中提取和選擇最相關(guān)的特征。

分類器模塊： 分類器模塊用于訓(xùn)練和測試機(jī)器學(xué)習(xí)分類器，將腦信號映射到特定的運(yùn)動意象或動作。

實(shí)時反饋模塊： 最終的系統(tǒng)可以將分類結(jié)果用于實(shí)時反饋，將用戶的腦信號與外部設(shè)備或應(yīng)用程序連接起來，實(shí)現(xiàn)腦機(jī)接口的目標(biāo)。

整個系統(tǒng)的成功運(yùn)行依賴于高度復(fù)雜的信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以確保高精度和實(shí)時性。同時，系統(tǒng)需要考慮用戶友好性和安全性，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。WIMI微美全息基于多源信號處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)在醫(yī)療和康復(fù)、虛擬現(xiàn)實(shí)、娛樂領(lǐng)域、科學(xué)研究以及智能輔助設(shè)備等領(lǐng)域都具有廣泛的市場價值和應(yīng)用空間。

此外，WIMI微美全息基于多源信號處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)，在醫(yī)療保健領(lǐng)域這項(xiàng)技術(shù)可幫助失去肢體功能的患者重建運(yùn)動能力，提高生活質(zhì)量。它可以用于康復(fù)治療，幫助癱瘓患者進(jìn)行肢體運(yùn)動。BCI可以用于治療帕金森病、脊髓損傷、腦卒中等神經(jīng)系統(tǒng)疾病，通過刺激或調(diào)控大腦活動來改善癥狀。

目前，該技術(shù)還可以增強(qiáng)虛擬現(xiàn)實(shí)游戲的互動性和沉浸感，使玩家能夠用大腦控制游戲世界中的角色和動作。并且，可以用于開發(fā)智能游戲，這些游戲可以根據(jù)玩家的大腦活動調(diào)整難度，提供更具挑戰(zhàn)性和個性化的游戲體驗(yàn)。在智能輔助設(shè)備領(lǐng)域，對于那些由于殘疾或疾病而無法使用常規(guī)通信設(shè)備的人，BCI技術(shù)可以提供一種新的溝通途徑。另外BCI可以用于控制智能家居設(shè)備，使殘疾人能夠自主生活，例如控制燈光、電視、電動窗簾等。

顯然，WIMI微美全息基于多源信號處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)代表了腦機(jī)接口技術(shù)的一項(xiàng)重大突破，有望提高用戶的生活質(zhì)量，提供更多自主性和便捷性，同時也將推動BCI技術(shù)的發(fā)展，開創(chuàng)新的未來。這一技術(shù)的實(shí)施與應(yīng)用將改變我們的生活和工作方式。

審核編輯 黃宇