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基于运动想象的脑—机接口关键技术研究的任务书
一、研究背景
脑-机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）是一种可以克服身体残障者的肢体运动能力限制、直接从人脑获取高级意识信息的技术，因其广阔的应用前景受到了越来越多的关注。目前常见的脑-机接口技术主要是基于无创、半创以及有创方法来实现。其中，基于运动想象的脑-机接口技术是一种无创方法，它可以通过测量运动想象产生的脑电信号，达到向计算机发送指令的目的。
基于运动想象的脑-机接口技术已经得到广泛研究和应用，但是也面临着一系列关键技术的问题，如信号处理、运动想象分类、错误纠正、多种动作分类问题等。因此，本次研究将以解决这些问题为主要任务，进行基于运动想象的脑-机接口关键技术研究。
二、研究目标
本次研究旨在解决基于运动想象的脑-机接口技术中的关键技术问题，主要包括：
1.信号处理技术研究
通过对脑电信号进行预处理，提取有效信息并去除噪声，从而得到高质量、稳定的信号；同时，针对信号时频变化特性和多尺度特征，研究合适的信号处理方法，以提高后续分类的准确度。
2.运动想象分类技术研究
通过对运动想象脑电信号进行分类，达到将想象的动作转换为机器控制信号的目的。研究基于支持向量机、卷积神经网络等的分类器模型，同时从单通道和多通道多源脑电信号中进行运动想象分类实验，以提高分类的准确率和可靠性。
3.错误纠正技术研究
运动想象分类的识别准确率不会达到100%，因此需要研究错误纠正技术，通过运动想象分类结果的综合分析，采用多源信息协同，使机器控制更准确、更灵活。
4.多种动作分类技术研究
由于已有的基于运动想象的脑-机接口技术主要局限于单一或少量的动作类型，为了推广应用，需要研究多种动作分类的技术。通过对多个不同的运动想象任务进行实验，并结合运动想象信号的时空特性，研究多种动作分类技术，以提高脑-机接口系统的应用范围和稳定性。
三、研究方案
1.数据采集
选取15名受试者进行实验数据采集，包括8名男性和7名女性，年龄在20-40岁之间，均无严重的神经系统疾病和心理障碍。在实验中，采用g.tec的采集系统，从受试者的脑电信号获取器采集运动想象信号。
2.信号处理
对采集到的运动想象脑电信号进行去噪、滤波、时频分析等预处理，选取合适的特征提取方法，如小波变换和时频分析等，对信号进行处理，以提高信号的稳定性和可读性。
3.运动想象分类
通过运动想象脑电信号的分类，将想象的动作转换为机器控制信号。研究基于支持向量机、卷积神经网络等的分类器模型，探究多通道多源脑电信号中的运动想象分类实验，以提高分类的准确率和可靠性。
4.错误纠正
对运动想象分类的结果进行综合分析，开展多源信息协作，以实现机器控制更准确、更灵活的目标，研究错误纠正的技术。
5.多种动作分类
对多种不同的运动想象任务进行实验，研究多种动作分类的技术，以提高脑-机接口系统的应用范围和稳定性。
四、研究重点：信号处理和运动想象分类
信号处理和运动想象分类是本次研究的重点。信号处理是保证分类准确度的基础，对于基于运动想象的脑-机接口技术的后续研究起到了至关重要的作用；而运动想象分类是脑-机接口技术实现机械控制的关键，需要寻找高效的算法和方法，准确地分类并控制运动。
五、研究预期成果
1.基于运动想象的脑-机接口技术关键技术研究的进展。
2.数据的特征提取、信号处理、运动想象分类等技术的研究成果。
3.实验数据的分析与处理，对应的运动想象分类算法可复制和应用。
4.发表相关科学论文，提出关键技术和应用方向，推进基于运动想象的脑-机接口技术的研究和应用。
六、研究进度安排
第1-2月调研基于运动想象的脑-机接口技术的现状；
第3-4月信号预处理技术研究；
第5-6月运动想象分类技术研究（支持向量机、卷积神经网络等方法）；
第7-8月错误纠正技术研究；
第9-10月多种动作分类技术研究；
第11-12月算法和技术的综合实验；
第13-14月数据分析与处理；
第15-16月撰写研究报告；
第17-18月发表产生的科研论文。
七、研究经费预算
本次研究预计经费共计10万元：
1.实验室耗材费用3万元
2.研究队伍差旅费用2万元
3.科研成果推广费用1万元
4.研究项目人员费用4万元
八、研究人员组成
1.副教授一名，负责研究全过程的管理与指导工作；
2.博士后两名，负责研究工作的实施和实验设计；
3.本科生两名，协助实验和数据分析；
4.相关专业的硕士研究生两名，协助研究工作的实施和实验设计。