本书是作者及其团队在脑机交互范式和原型系统研究上十余年的成果总结。书中提出P300超立方体编码、序列运动想象范式、触觉通道范式、移动目标选择范式等创新性脑机交互方式方法。这些方法用于解决诸如运动想象模式拓展、视觉通道刺激优化、复杂系统脑机操纵等领域内存在的难点问题，进而推动脑机接口技术的实用化进程。基于这些方法，成功实现机械臂操作控制、智能地面移动平台控制、一级倒立摆控制等原型系统。这些系统多属于国内首创，系统为脑机交互技术在各领域的应用提供整体方案，对相关系统研究具有借鉴意义。这些原型设计思想经过适当改造，可移植于实际系统的脑机控制中。
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前言
第1章 脑机接口技术概述 1
1.1 脑机接口的概念 1
1.1.1 基本概念 1
1.1.2 BCI的分类 3
1.2 有损BCI 7
1.2.1 有损BCI概述 7
1.2.2 有损BCI发展中的一些重要研究 9
1.2.3 有损BCI的发展趋势 18
1.3 无损BCI 20
1.3.1 基于EEG的BCI 20
1.3.2 基于fNIRS的BCI 26
1.3.3 其他无损BCI 27
1.2 本书的内容安排 29
参考文献 29
第2章 事件相关电位脑机接口 33
2.1 引言 33
2.2 P300 speller及其衍生范式 32
2.2.1 P300 speller的设计 32
2.2.2 oddball刺激范式与P300波 35
2.2.3 P300 speller的改进和衍生范式 35
2.3 P300-BCI与ERP-BCI 35
2.3.1 ERP的P300成分 35
2.3.2 瞬态视觉诱发电位BCI 36
2.4 ERP-BCI的设计 37
2.4.1 需求分析和选项确定 37
2.4.2 设计要素Ⅰ：视觉设计 38
2.4.3 设计要素Ⅱ：刺激编码设计 39
2.4.4 设计要素Ⅲ：刺激序列时间控制 20
2.4.5 设计要素Ⅳ：信号处理与目标识别算法 41
2.5 相关的分析方法 43
2.5.1 ERP特征计算 43
2.5.2 ERP特征时空模式分析 43
2.6 系统性能评价 44
2.6.1 目标识别正确率 44
2.6.2 信息传输率 44
2.6.3 字符率 45
2.6.4 写人字符率 46
2.6.5 实际信息传输率 46
2.7 本章小结 47
参考文献 48
第3章 视觉脑机接口范式中的刺激类型 52
3.1 引言 52
3.2 视觉刺激类型的设计 53
3.2.1 刺激类型的定义 53
3.2.2 刺激类型的分类 53
3.3 实验设计和过程 54
3.3.1 实验范式设计 54
3.3.2 实验过程和数据采集 55
3.4 不同刺激类型的比较 56
3.4.1 字符识别方法 56
3.4.2 拼写性能 56
3.4.3 分类器及特征的时空模式 59
3.5 本章小结 61
参考文献 62
第4章 事件相关电位脑机接口的超立方体编码方案 63
4.1 引言 63
4.2 cube刺激编码的设计 64
4.2.1 cube编码的生成 64
4.2.2 目标预测方法 65
4.2.3 性能指标及优化 66
4.3 嵌入cube编码设计 66
4.3.1 嵌入cube编码 66
4.3.2 PITR计算和优化 67
4.3.3 最优性能和配置的函数特性 67
4.4 跨cube性能预测和优化方法 68
4.4.1 score-P模型 69
4.4.2 跨cube特征分布预测 69
4.4.3 cube编码的优化 70
4.5 实验设计 70
4.5.1 刺激设计 70
4.5.2 被试和数据采集 72
4.5.3 实验过程 72
4.5.4 数据处理过程 73
4.6 最优嵌入cube编码及分析 73
4.6.1 模型的检验 73
4.6.2 最优嵌入cube编码 76
4.6.3 ERP时空特征随目标刺激概率的变化 81
4.7 cube编码优化的进一步讨论 83
4.7.1 关于码长和正确率因素的进一步讨论 83
4.7.2 子菜单设计的优化策略 84
4.7.3 刺激序列数的确定 85
4.8 本章小结 86
参考文献 87
第5章 基于视觉搜索任务和视线独立的脑机接口范式 88
5.1 引言 88
5.2 基于oddball视觉搜索任务的拼写范式 90
5.2.1 刺激序列设计 90
5.2.2 两种刺激呈现模式 91
5.3 字符拼写实验 93
5.3.1 拼写实验 93
5.3.2 被试和数据采集 94
5.3.3 系统校准 95
5.4 数据处理与分析方法 95
5.4.1 分类器训练和在线字符识别 95
5.4.2 ERP计算与分析 95
5.4.3 离线性能分析 95
5.4.4 EOG校准与分析 96
5.5 结果与分析 97
5.5.1 系统校准的结果 97
5.5.2 在线拼写正确率 97
5.5.3 刺激诱发的特征电位 97
5.5.4 离线性能分析 100
5.5.5 眼动显著度分析 101
5.6 oddball视觉搜索BCI范式的特点 103
5.6.1 自纠错拼写系统的正确率要求 103
5.6.2 中心视觉和外围视觉比较 103
5.6.3 任务复杂度和P300潜伏期的关系 104
5.6.4 P300潜伏期的任务间差异 105
5.6.5 练习效应 106
5.7 进一步的改进 107
5.7.1 最优目标集大小 107
5.7.2 视觉设计的改进 107
5.8 本章小结 108
参考文献 108
第6章 视觉P300诱发电位控制多关节机械臂范式 111
6.1 引言 111
6.2 RM-501机械臂及其控制系统 112
6.3 机械臂控制P300范式设计与实现 114
6.3.1 机械臂控制转换方式设计 115
6.3.2 BCI控制指令集设计 117
6.4 信号处理算法及参数选择 119
6.4.1 被试与信号采集 119
6.4.2 P300信号特征提取与分类算法 120
6.4.3 特征分类算法 121
6.5 实验结果分析与讨论 121
6.5.1 P300刺激呈现参数优化 121
6.5.2 P300刺激重复次数优化 123
6.6 本章小结 125
参考文献 125
第7章 基于视觉通道脑机接口的多移动目标选择 126
7.1 引言 126
7.2 BCI类型选择 127
7.3 基于SSVEP的移动目标选择范式 128
7.3.1 SSVEP实验范式设计 128
7.3.2 实验设计 131
7.3.3 信号处理 132
7.3.4 实验结果分析与讨论 135
7.4 基于P300的移动目标选择范式 138
7.4.1 P300动态范式设计 138
7.4.2 实验设计 139
7.4.3 信号处理 141
7.4.4 实验结果分析与讨论 143
7.5 本章小结 146
参考文献 147
第8章 机械臂控制的运动想象脑机接口范式 148
8.1 引言 148
8.2 范式设计、实现及控制策略 149
8.3 数据处理 152
8.3.1 信号预处理与特征提取 152
8.3.2 最小距离分析方法 153
8.4 实验结果分析与讨论 154
8.5 本章小结 157
参考文献 157
第9章 基于运动想象脑机接口的虚拟倒立摆控制 158
9.1 引言 158
9.2 IPC系统模型 159
9.3 基于MI-BCI的IPC控制范式设计与实现 160
9.3.1 EEG特征选择 160
9.3.2 实验准备 161
9.3.3 离线训练设计 162
9.3.4 在线控制实验设计 165
9.4 信号处理算法及改进 166
9.4.1 EEG信号的非平稳性 166
9.4.2 空域滤波算法及其适应性优化 167
9.2.3 分类算法及其适应性优化 169
9.5 实验结果分析与讨论 172
9.5.1 实验结果分析 172
9.5.2 几点讨论 172
9.6 本章小结 176
参考文献 176
第10章 真实倒立摆脑机协同控制系统 177
10.1 引言 177
10.1.1 BCI系统控制回路的非对称性 177
10.1.2 提升BCI系统通信效率的基本方法 178
10.1.3 增加被控对象的信息输人源 178
10.2 脑机共享自主性与脑机协同 179
10.2.1 脑机协同BCI控制系统的基本原理 179
10.2.2 人类原子运动理论 180
10.3 基于脑机协同控制的IPC控制策略 181
10.3.1 控制方案确定 181
10.3.2 IPC平衡的协同控制实验 182
10.3.3 信号处理算法 188
10.3.2 实验结果分析 188
10.3.5 关于控制效果的讨论 191
10.2 本章小结 192
参考文献 193
第11章 多分类运动想象脑机接口范式设计 192
11.1 引言 192
11.2 六自由度MI-BCI的设计与实现 195
11.2.1 实验设计与数据采集 195
11.2.2 数据处理方法及改进 197
11.2.3 实验结果分析 200
11.3 序列MI-BCI范式 203
11.3.1 实验设计、数据采集与处理 202
11.3.2 实验结果 209
11.3.3 分析与讨论 216
11.2 本章小结 220
参考文献 220
第12章 序列运动想象脑机接口范式在机器人控制中的应用 223
12.1 引言 223
12.2 基于序列MI的机器人行走控制 223
12.2.1 被试MI任务选择 224
12.2.2 机器人行走控制系统设计 225
12.2.3 对比实验设计 228
12.2.4 实验结果 229
12.3 多关节机械臂BCI控制 231
12.3.1 机械臂控制实验平台 232
12.3.2 六分类序列MI范式 233
12.3.3 机械臂控制策略 233
12.3.4 实验流程和性能指标 234
12.3.5 实验结果 235
12.4 实验结果分析与讨论 236
12.4.1 序列MI范式的控制性能 237
12.4.2 序列MI-BCI存在的不足及其对控制性能的影响 238
12.4.3 序列MI范式设计中的关键因素 240
12.5 本章小结 240
参考文献 241
第13章 基于异步序列运动想象脑机接口的助残轮椅控制 242
13.1 异步序列MI范式 242
13.1.1 异步序列MI任务设计 243
13.1.2 异步序列MI任务检测算法 244
13.2 助残轮椅BCI控制系统设计 247
13.2.1 助残轮椅实验平台 248
13.2.2 轮椅控制策略设计 248
13.2.3 助残轮椅控制任务设计 250
13.3 实验流程与结果 250
13.3.1 实验流程 250
13.3.2 助残轮椅控制结果 252
13.3.3 异步序列MI任务在线检测结果 252
13.3.4 离线数据分析结果 255
13.4 分析与讨论 258
13.4.1 助残轮椅控制结果分析 258
13.4.2 序列MI任务异步检测结果讨论 259
13.4.3 存在的问题及改进措施 260
13.5 本章小结 262
参考文献 263
第14章 多时间尺度异步序列运动想象脑机接口范式分类算法 264
14.1 引言 264
14.2 时间窗口长度对序列MI任务检测性能的影响分析 265
14.2.1 时间窗口长度对分类正确率的影响 265
14.2.2 时间窗口长度对响应时间的影响 266
14.3 多尺度时间窗口分类算法设计 270
14.3.1 特征提取方法 270
14.3.2 分类器设计 270
14.4 实验结果 273
14.4.1 序列任务模板匹配结果 273
14.4.2 多尺度时间窗口与单一尺度时间窗口的结果对比 275
14.5 结果分析与讨论 277
14.6 本章小结 278
参考文献 278
第15章 触觉脑机接口范式 279
15.1 引言 279
15.2 触觉诱发通道 280
15.3 触觉刺激软硬件设计 281
15.3.1 触觉刺激模块通信设计 281
15.3.2 触觉刺激模块控制设计 282
15.3.3 触觉BCI实验软硬件设计 283
15.3.4 ERP信号诱发测试 284
15.4 触觉P300范式设计 288
15.4.1 脑电信号采集 288
15.4.2 离线训练设计 289
15.4.3 在线测试设计 290
15.5 信号处理算法 291
15.5.1 信号预处理 291
15.5.2 特征提取算法 292
15.5.3 信号分类算法 292
15.6 离线实验 293
15.6.1 实验结果 293
15.6.2 离线结果分析 297
15.7 在线测试 298
15.7.1 实验结果 299
15.7.2 在线结果分析 300
15.8 本章小结 303
参考文献 303
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