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基于运动想象的脑-机接口特征提取和分类算法研究的任务书
一、研究背景和意义
近年来，神经科学、计算机科学和工程技术等领域的发展，推动了脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)技术的快速发展。作为一种将人类大脑的活动与计算机直接连接的技术，BCI可以帮助患有运动障碍等疾病的患者恢复肢体功能，同时也可以为人类创造更加便捷高效的交互体验。
在BCI技术中，如何从多通道电信号中提取有用的特征，是一个重要的研究方向。传统的特征提取算法主要基于频域和时域分析，以及小波变换等数学方法，但这些算法难以发掘出脑电信号中潜在的信息。而基于运动想象的脑机接口，则能够更准确地反映脑部活动的变化，提高分类的准确率，为实现更好的控制功能提供更好的基础。
因此，本研究旨在对基于运动想象的BCI系统进行特征提取和分类算法的研究，并以此为基础，构建一个高性能的脑机接口系统。
二、研究内容和方案
1.研究基于运动想象的脑机接口的理论基础。
阅读相关的文献，深入了解基于运动想象的BCI系统的理论基础，发掘其中存在的问题和改进方向。
2.设计并实现基于运动想象的脑机接口实验。
在实验室环境下，进行脑电信号采集，并设计相关的运动想象任务，利用实验数据对系统进行训练和测试。
3.研究基于运动想象的脑机接口中的特征提取算法。
利用经验分解技术、小波变换等数学方法，对脑电信号进行时域和频域上的分析，提取出与运动想象任务相关的特征。
4.研究基于运动想象的脑机接口中的信号分类算法。
利用各类常见的分类算法，例如支持向量机、神经网络等，对特征提取后的数据进行分类，并分析其分类准确率及改进方向。
5.基于对特征提取和分类算法的研究，构建一个高性能的基于运动想象的脑机接口系统。将实验采集到的数据用于系统训练，通过实验和测试，检验系统的有效性并对其进行改进。
三、研究计划和预期成果
1.研究计划
第一年：学习基于运动想象的BCI系统的理论基础，设计并实现实验，获得实验数据，研究特征提取算法。
第二年：优化特征提取算法，进行数据预处理，建立分类器，并进行分三次标准实验进行训练和测试，控制实验和接口反馈实验与基准模式实验等。
第三年：对实验结果进行数据分析和总结，并在此基础上改善模型的性能和稳定性。建立一个能够实现精准控制的脑机接口，可应用于失能人士康复治疗，提高他们的生活质量。
2.预期成果
(1)实现基于运动想象的脑机接口系统，实现准确控制。
(2)开发基于运动想象的脑机接口特征提取和分类算法。
(3)比较评估不同的信号特征和分类算法，以及不同的实验操作协议，得到提高BCI性能的最佳解决方案。
(4)将该脑机接口系统应用于失能人士的康复治疗，提高其生活的便利性，为其带来福音。
四、参考文献
1.J.R.Wolpawetal.(2002).Brain-ComputerInterfacesforCommunicationandControl.ClinicalNeurophysiology,113(6),767-791.
2.G.Pfurtschelleretal.(2006).TheHybridBCI.FrontiersinNeuroscience,4,30-45.
3.J.Allisonetal.(2010).TowardsanIndependentBrain-ComputerInterfaceUsingSteady-StateVisualEvokedPotentials.ClinicalNeurophysiology,121(11),1977-1986.
4.Y.Pan,Y.Zhou,andY.Xu.(2019).AReviewofFeatureExtractionandClassificationAlgorithmsforBrainComputerInterface.JournalofNeuroscienceMethods,325,108350.
5.L.Zhang,J.Wang,andH.Li.(2020).AHybridBCISystemBasedonMotorImageryandP300PotentialsforRoboticManipulationControl.JournalofNeuralEngineering,17(5),056014.