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基于改进算法的运动想象脑电信号分类系统的任务书
一、背景介绍
运动想象脑电信号（motorimageryelectroencephalogram,MI-EEG）分类是一种基于脑电信号的非侵入性人机交互技术，能够对人的运动想象进行实时识别，并实现对外部控制的指令。这项技术已广泛运用于神经康复、人机交互、智能医疗、虚拟现实等领域，具有极大的潜力和价值。
目前，MI-EEG分类算法主要分为两类：基于时频分析的特征提取与分类（如小波变换、时频分析、相干分析等），和基于深度学习的分类（如卷积神经网络、循环神经网络等）。然而，这些算法存在着一些问题，影响其识别准确率和实用性，比如容易受到噪声、信号失真等因素的干扰，对特征提取和分类效果的影响也较大。
因此，本项目将通过改进算法的方法，提高MI-EEG分类的准确率和鲁棒性，实现更好的运动想象信号识别效果和更高的应用价值。
二、任务和技术路线
（一）任务
本项目旨在提出一种新的MI-EEG分类算法，并加以实现和应用，同时进行算法效果评估和优化改进。具体任务如下：
1.对现有MI-EEG分类算法进行调研，并分析其优缺点；
2.探索新增特征提取方式，在保证可行性和有效性的前提下，提高分类准确率和鲁棒性；
3.研发、实现和验证改进后的MI-EEG分类算法，验证实验需要在标准数据集上进行；
4.对改进算法进行相应的效果评估，并提出优化改进的建议；
5.提供MI-EEG分类算法的可视化工具和接口，使其可以更加易于使用。
（二）技术路线
本项目将采用以下技术路线：
1.数据采集和预处理：对MI-EEG信号进行数据采集和录制，对所得到的数据进行去噪、滤波、分段等预处理操作；
2.特征提取和分类器：基于现有的特征提取算法，探索新增特征提取方式，结合机器学习分类器（如支持向量机、随机森林等），提高MI-EEG分类准确率和鲁棒性；
3.模型验证和评估：在标准数据集下，进行MI-EEG分类模型验证和效果评估，分析改进算法的优缺点，并提出优化改进的建议；
4.发布和集成：将改进算法集成到可视化工具和接口中，实现对外发布和使用。
三、预期成果和效益
（一）预期成果
1.一种新的基于改进算法的MI-EEG分类算法，具有更高的信号识别准确性和鲁棒性；
2.论文一篇，发表在国际脑机接口会议或者大型机器学习会议上；
3.MI-EEG分类可视化工具和接口，可供科研人员和医生使用；
4.标准数据集上的MI-EEG分类模型验证及效果评估报告。
（二）预期效益
1.提升基于MI-EEG信号的人机交互技术应用价值，为神经康复、虚拟现实等领域提供解决方案；
2.推动MI-EEG分类算法改进和应用的发展，为科研人员和医生提供更好的数据分析和处理工具；
3.探索新的信号处理、分类器优化等技术方法，对工程和理论研究都具有推动作用。
四、时间安排和预算
（一）时间安排
本项目总时长为6个月，主要任务和阶段时间安排如下：
第1个月：文献调研和算法分析；
第2-3个月：设计和实现改进算法；
第4个月：模型验证和效果评估；
第5个月：可视化工具和接口开发；
第6个月：论文撰写、整理和发表。
（二）预算
本项目预算为30万元，其中主要包含人员费用、设备费用、数据采集费用等，详见下表：
|项目|预算（万元）|
|----|-----------|
|工程师|20|
|设备购置|5|
|数据采集|4|
|其他费用|1|
以上预算仅为粗略预估，并未包含可能发生的不可预计费用。
五、项目组人员及责任分工
（一）项目组人员
本项目涉及多个方面的知识和技能，因此需要不同专业背景、不同技术能力的人员合作完成。项目组人员包括：
1.项目负责人：负责项目的整体规划和执行，协调各方面工作。
2.工程师：主要负责改进算法的实现和开发MI-EEG分类可视化工具和接口。
3.数据采集员：负责MI-EEG信号的采集和处理。
4.评估员：负责模型验证和效果评估，提出优化建议。
（二）责任分工
1.项目负责人：负责整体规划和协调各方面工作，定期向部门负责人汇报项目进展情况。
2.工程师：负责改进算法的设计、实现和工具接口的开发，协助其他团队成员完成数据采集和预处理。
3.数据采集员：负责MI-EEG信号的采集和去噪、滤波等预处理工作。
4.评估员：负责模型验证和效果评估，提出优化建议，协助工程师对算法进行改进。
六、风险预警和保障措施
本项目可能面临的风险主要包括技术难度、数据质量、开发周期等。为避免项目延误或失败，需要预先做好以下保障措施：
1.对项目进行充分的调研和风险评估，制定详细的工作计划和流程，及时跟踪项目进展情况。
2.加强团队合作和协同，确保各项任务的顺利完成。
3.采购和检测设备、工具的质量，确保所用设备能够满足项目需求和技术要求。
4.针对可能出现的风险过程进行充足的