运动想象BCI（Motor Imagery，MI-BCI） 基于运动想象的系统主要是将运动想象激发大脑运动皮层脑电节律变化的脑电信号作为输入，通过信号处理部分判断运动想象种类，然后由计算机将运动想象种类翻译成控制命令，最终可以实现人脑与外部设备的通信及控制功能。

2022年4月20日 · 基于运动想象的BCI（Motor Imagery BCI, MI-BCI）是BCI的主要范式之一，通过检测识别用户MI产生的EEG来判断用户意图，进而实现人脑与外部设备之间的直接通信与控制。

2023年4月1日 · 准确提取脑电信号的有效特征，提高分类和识别率是mi-bci研究中最重要的。mi-bci系统中常见的分类算法包括线性判别分析（lda）、支持向量机（svm）、k最近邻（knn）、人工神经网络和模糊系统等。lda是传统的模式识别算法之一。

2023年9月1日 · Systems for controlling external devices using brain activity are known as brain-computer interface (BCI) systems. This rapidly developing field of technology involves both hardware and software communication methods.

2020年3月22日 · 本文介绍了脑机接口（BCI）的基本原理和应用，重点关注运动想象（MI）及其在BCI中的作用。 MI通过分析脑电信号识别用户意图，常见运动想象部位包括左右手、双脚和舌头。 文章探讨了MI的特征提取算法，如共空间模式（CSP），以及分类算法，如LDA、SVM。 同时，指出了MI在时间和场景差异、复杂运动想象模式、离散控制等方面的挑战，并展望了未来算法改进和深度学习的应用前景。 “脑机接口”（Brain Cpmputer Interface, BCI）研究的核心是 在大 …

基于运动意象的 脑机接口 (MI BCI)为运动障碍患者或完全处于锁定状态的患者提供了一个接口，通过控制机器人假肢、轮椅和其他设备与环境进行交互。 MI BCI具有广泛的应用，如在二维/三维空间控制轮椅、虚拟现实、神经康复和控制设备如四轴飞行器等。 基于MI BCI的 EEG信号 加工的特征提取和分类。 在特征提取阶段，脑机接口采集的脑电信号在光谱域和空间域都显示出任务特异性特征。 对EEG信号进行特征提取有许多种方法，如小波变换 (wavelet transform)、傅里叶变 …

2024年4月4日 · Motor imagery-based brain–computer interface (MI-BCI) has shown promising potential for improving motor function in neurorehabilitation and motor assistance among patients. However, the decoding accuracy of MI-BCI is limited by the nonstationarity and high intersubject variability of electroencephalogram (EEG) signals.

2021年3月20日 · This paper provides a comprehensive review of the electroencephalogram (EEG) based MI-BCI system. It describes the current state of the art in different stages of the MI-BCI (data acquisition, MI training, preprocessing, feature extraction, channel and feature selection, and classification) pipeline.

脑-机接口（Brain-Computer Interface，BCI） 顾名思义就是在脑与机器之间建立连接的系统，也叫作 BMI （Brain-Machine Interface）。 通过在头皮上，大脑表面上或大脑内的传感器检测 电场 或 磁场 、 血红蛋白氧合 或参数来进行量化。 BCI的主要应用主要有以下几点： （1） 替代——BCI的输出可能取代由于损伤或疾病而丧失自然输出。 如丧失说话能力的人通过BCI输出文字，通过语音合成器发声。 （2） 恢复——BCI的输出可以恢复丧失的功能。 如脊髓受损导致肢 …

This is a python implementation of motor imagery (MI)-based brain computer interfaces (BCIs). In particular, traditional machine learning as well as deep learning approaches are implemented and investigated in real online settings. The BCI system consists of two phases including calibration and feedback stages.