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这项研究的目的是使用脑电图（EEG）数据来开发异步的运动图像脑界面（BCI），以在机器人和虚拟环境中实时应用来开发。可以在脑电图数据中检测到许多有记录的范例，但是电动图像是脑电图分析所独有的，因为它不需要身体运动，并且无法通过摄像头或其他方式检测到。基于运动图像的BCI的含义表明，有限或失去运动功能的人将能够控制假肢或虚拟化身，这可能能够使该人的生活质量或情感状态受益。最近的大多数研究都集中在基于同步或提示的运动成像分析上，该分析已证明具有很高的分类精度。同步的运动成像分类器涉及给参与者某种提示，然后对定义期间随后的数据进行分类。但是，要使BCI实时运行，它必须能够对异步，连续的脑电图数据进行分类，以便用户可以在任何所需的时间内控制应用程序，而不是预定义的窗口。可以轻松地针对不同用户调整的可靠，同步的运动图像BCI可以极大地使运动功能有限或丢失的人受益。因此，这项研究的重点是具有至少三个不同运动成像范式的异步BCI的初步发展。未来的BCI研究也可能适用于虚拟现实或混合现实环境，以使运动功能有限或损失的人的情绪状态或情绪受益，或者出于康复目的。
用脑电图推进实时大脑计算机接口
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