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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

脑机接口（brain compmer interfaces，bci） 是不依赖传统的肌肉和神经通路，直接解读大脑意识任务，解码成相应的指令控制外部装置实现脑命令的直接输出科学、脑科学、控制科学和计算机科学的交叉研究热点，对于解决神经残疾、特种环境操纵等一系列应用问题具有重要的作用和意义。 （1）医疗康复领域：近年来， bci技术可望帮助生活不能自理的病人利用大脑意识来实现与外界的交流，帮助这些病人恢复部分生活自理能力，给他们的生活带来新的希望。 （2）军事领域：bci技术为未来武器装备操控提供了智能化发展方向，已经引起世界各国军方的高度重视。2013年，美国国防部向外界披露了一项“阿凡达”研究项目，计划在未来实现通过意念远程操控“机器战士”，代替士兵在战场上作战，遂行各种特殊作战任务。 （3）日常生活：日常生活中，bci技术在游戏娱乐、智能家居、实时监控等方面都有着很大的应用空间。2012年，g.tec小组研究了一款脑电游戏系统，用户可以用它玩愤怒的小鸟和魔兽世界。

本课题以tgam模块为脑电采集的芯片，使用非侵入式干电极，单通道方式采集脑电信号，实现简单的脑电识别与控制，使操作者可以实现用“意念”操纵物理世界的目的。

2. 研究的基本内容

1）首先设计并实现相应的硬件电路。脑电采集部分主要是tgam模块与蓝牙模块的引脚配置，控制系统部分主要是单片机、esp8266模块以及控制外设电路的搭建。

2）实现对软件业务逻辑的编写。主要包含：脑电数据流解析模块、android端对脑电数据的读取与分发（为部署模型做准备）、pc端的脑电数据采集与分析框架（为训练模型做准备）、单片机端的控制逻辑代码、以及数据传输模块的配置代码（蓝牙和wifi模块）。

3）通过tgam模块自带的api实现对脑电信号的简单控制，如专注度指数、放松指数等。在此基础上，尝试设计识别眼电信号的算法（眨眼度）。

4）在软硬件平台搭建完善的基础上，采集50组左右手运动想象的脑电数据。参考相关文献与研究，从不同角度（信号处理、机器学习、统计分类）构建相应的二元分类模型，评估不同视角下算法的准确度并以此总结。选取表现最优的分类器嵌入本系统，进行脑电的左右手运动想象控制。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一周------第三周 撰写文献综述、译文 第四周------第六周 论文初稿完成 第七周------第八周 第一次修改 第九周------第十周 第二次修改 第十一周 第三次修改定稿 第十二周------第十三周 毕业论文答辩 第十四周成绩评定、总结 第十五周――第十六周 装订成册、归档

本课题研究希望达到以下3个预期效果:

4. 参考文献

[1]张敏强,闫思成,王贵生,王希佳.基于tgam芯片的脑电控制小车[j].黑龙江科技信息,2016(20):59.

[2]杜冠宏,李庆之,董正心.基于tgam模块的疲劳驾驶监测系统[j].新型工业化,2016,6(08):22-30.

[3]肖迪,章文韬.基于tgam模块和脑电波对音响音量的控制[j].电脑知识与技术,2015,11(09):249-251.

[4]周雅. 基于左右手运动想象脑—机接口的系统研究[d].重庆大学,2010.