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脑机接口（BCI）领域最新趋势研究
脑机接口 (BCI) 是大脑和计算机之间的直接通信过程。多年来，研究人员一直在尽最大努力升级这种设备，以帮助身体有障碍的人或降低人类的工作能力。在过去的 20 年里，研究人员对这种设备进行了升级，使其更加准确，研究也迅速发展。2003 年 5 月 21 日，脑机接口工作得到了美国国立卫生研究院的支持。此后，许多国家举行了会议，工程师、医生和科学家参加了会议。它通过监测大脑活动来发挥作用，无需任何人力。它有传感器，可以存储大脑的活动。这项技术有可能在没有任何人力的情况下控制计算机，只有用户可以思考，整个工作就完成了。最近，通过大脑图像技术，它是一项成功的技术。身体残疾的孩子可以不费吹灰之力控制自己的轮椅。我们也有很多例子，比如用户可以用机械臂从杯子里喝咖啡。BCI 主要需要信号采集硬件。这个信号采集硬件必须保持安全。首先，用户对自己的指令进行编码，然后 BCI 通过以下方式识别该命令：
脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。
简历 Irimia Danuț Constantin - Europass CV - tuiasi
2023 年 2 月 - 至今 Gh. 技术大学副教授Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业用途、驱动和自动化系为机械手和工业机器人学科提供课程支持，并为以下学科提供实验室应用：系统理论、机械手和工业机器人、机器人控制算法、系统识别和建模、信号采集和处理系统、生物机械运动控制。活动类型或领域 教育 2018 年 2 月 – 2023 年 2 月 工程负责人 技术大学“Gh. Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业用途、驱动和自动化系为机械手和工业机器人学科提供课程支持，并为以下学科提供实验室应用：系统理论、机械手和工业机器人、机器人控制算法、系统识别和建模、信号采集和处理系统、生物机械运动控制。活动类型或领域 教育 2016 年 2 月 – 2018 年 2 月 助理教授 技术大学“Gh. Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业应用、驱动和自动化系
用于EEG信号中的单词识别的BCI接口
在此背景下，我们将对使用 EEG 进行词语识别的最新技术进行全面的研究。我们将研究不同的信号采集技术、EEG 信号处理以及神经网络在该领域中的应用。此外，还将提出利用 3D 打印技术设计和开发用于捕捉脑电图信号的头带。该头带将配备干电极，通过收集真实信号来评估其性能。同样，我们将分析文献中提供的一对数据集，并将其与 BCI 系统本身的实现进行比较。最后，将根据结果和分析得出可靠的结论。
具有听觉刺激同步的EEG设备
摘要在本文中，提出了一种简单的方法来对齐EEG信号和听觉刺激。在典型的事件相关电位（ERP）研究中，硬件或软件同步用于提供听觉刺激的事件同步，这不是一个完美的实时同步。在这项研究中，EEG信号采集前端用于同时测量EEG信号和听觉刺激。实验以验证所提出方法的电性能。实验eSults表明，EEG信号是通过同步的方法捕获的，同时刺激了听觉刺激，同时保持高质量的电性能。关键字：脑电图，听觉引起的潜力，采集设备
在脑电图选择中的优化脑电图障碍受试者的脑电图信号分析
脑电图是检测睡眠障碍的非常有效的工具。在文献调查中讨论了各种算法进步。信号采集，预处理，特征提取和分类是其实施的一般步骤。由于人工神经网络（ANN）非常适用于睡眠障碍的识别，因此无需明确的特征提取。ANN本质上能够理解数据中的基本模式。计算出的召回的值不过是在各自电极所做的读数的总体组合。随着数据的变化而变化。如今，通过选择最佳特征选择方法，该作品在优化电极数量方面正在进展。如今，通过选择最佳特征选择方法，该作品在优化电极数量方面正在进展。
TIDA -010270- ...
可穿戴的生物传感贴片参考设计提供了一个平台，以评估TI最新产品，以连续监测生命体征，例如心电图（ECG），心率，呼吸，速度，速度脉冲，温度和运动。设计利用AFE4960进行准确的单铅ECG信号采集和TMP119进行体温监测。CC2674R10将测量数据传输到远程终端，例如用于实时显示的智能手机和医疗监控系统。船上发光二极管（LED）可用于指示系统状态，例如铅，低功率和蓝牙®低能连接。整个设计可以用2×CR2032电池（3V输入）或1个AAA电池（1.5V输入）供电，其工作寿命为14天。