第8卷第5期 智能系统学报 Vol.8 No.5 2013年10月 CAAI Transactions on Intelligent Systems 0ct.2013 D0:10.3969/j.issn.1673-4785.201304055 网络出版地址：http://www.enki..net/kcms/detail/23.1538.TP.20130929.1130.009.html Graz-脑机接口研究概述 张晓楠，刘建平2 (1武警工程大学信息工程系，陕西西安710086；2.武警工程大学理学院，陕西西安710086) 摘要：在明确了BCI相关概念与研究背景的基础上，从Graz-BCI的研究内容和应用2个方面，对Graz-BCI的研究 现状进行了概述归纳了运动想象控制、μ节律同步、自适应回归参数、复杂波段功率特征、相位同步特征及自适应分 类器等方面Gz-BCI的关键技术，介绍了运动想象控制的研究基础、试验方法及相关参数、与自适应回归参数匹配 的分类器、基于相位的复杂波段功率特征及相位同步特征、ADM和ALDA2种自适应分类器.总结了Grz-BCI技术 在神经假体与拼写设备的相关应用，指出了Gm-BCI在运动想象控制、“大脑开关”以及光学BCI原理机等方面的发 展趋势。 关键词：Gz-脑机接口：脑机接口；运动想象控制；μ节律同步；自适应回归参数；复杂波段功率特征：相位同步特征； 自适应分类器 中图分类号：TP391.4文献标志码：A文章编号：1673-4785(2013)05-0395-05 中文引用格式：张晓楠，刘建平.Gam-脑机接口研究概述[J].智能系统学报，2013,8(5)：395-399. 英文引用格式：ZHANG Xiaonan,LIU Jianping..Summary on the research for Graz-brain-.computer interface[J】.CAAI Transac- tions on intelligent Systems,2013,8(5):395-399. Summary on the research for Graz-brain-computer interface ZHANG Xiaonan',LIU Jianping? (1.Information Engineering Department,Chinese Armed Police Force Engineering University,Xi'an 710086,China;2.College of Science,Chinese Armed Police Force Engineering University,Xi'an 710086,China) Abstract:On the basis of defining the related concepts and research background of brain computer interface (BCI),the present research situation of Graz-BCI are summarized from two aspects including both research content and research application.The key technologies of Graz-BCI for such aspects as control for motion thinking, rhythm synchronization,adaptive regression parameter,power feature of complex wave band,phase synchronization features and adaptive classifier,are induced.The research basis,test method and related parameters on the control for motion thinking,the classifier matching the adaptive regression parameter,the power feature of complex wave band and phase synchronization features on basis of phase,ADIM(adaptive information matrix)and ALDA (adap- tive linear discriminant analysis)adaptive classifier,are introduced.The relevant application of Graz-BCI technolo- gy on the aspects of nerve prosthesis and spelling equipment are summarized,in addition,the developing trend of Graz-BCI on such aspects as the control for motion thinking,"brain switch"and the optical BCI prototype machine are pointed out. Keywords:Graz-BCI;BCI;control for motion thinking;u rhythm synchronization;adaptive regression parameter; power feature of complex wave band;phase synchronization features;adaptive classifier 脑机接口(brain computer interface,BCI)的正BCI研究起始于Graz科技大学，Graz应用事件相关 式研究时间至今不足30年，目前绝大部分BCI研究 去同步/同步电位(event-related desynchronization/,e 还处于实验室阶段，尚无大规模商业应用.1999一 vent-related synchronization,ERD/ERS)分类完成了 2011年5次BCI国际会议的召开以及2013年召开 运动执行与运动想象过程中的单一脑电(electroen- 的第6届BCI国际会议，为BCI的发展推波助澜。 cephalogram,EEG)试验1-3].同时，该机构与Wol- 收稿日期：2013-04-17.网络出版日期：2013-09-29 paw博士的纽约Albany实验室合作，进行一系列的 通信作者：张晓楠.E-mail:474375299@qq.com. 基础研究[46.ERD/ERS在20世纪70年代首次被第 ８ 卷第 ５ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ.８ №.５ ２０１３ 年 １０ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｏｃｔ. ２０１３ ＤＯＩ:１０.３９６９ / ｊ.ｉｓｓｎ.１６７３￣４７８５.２０１３０４０５５ 网络出版地址:ｈｔｔｐ: / / ｗｗｗ.ｃｎｋｉ.ｎｅｔ / ｋｃｍｓ/ ｄｅｔａｉｌ / ２３.１５３８.ＴＰ.２０１３０９２９.１１３０.００９.ｈｔｍｌ Ｇｒａｚ￣脑机接口研究概述 张晓楠１ ꎬ刘建平２ (１.武警工程大学 信息工程系ꎬ陕西 西安 ７１００８６ꎻ ２.武警工程大学 理学院ꎬ陕西 西安 ７１００８６) 摘 要:在明确了 ＢＣＩ 相关概念与研究背景的基础上ꎬ从 Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ 的研究内容和应用 ２ 个方面ꎬ对 Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ 的研究 现状进行了概述.归纳了运动想象控制、μ 节律同步、自适应回归参数、复杂波段功率特征、相位同步特征及自适应分 类器等方面 Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ 的关键技术ꎬ介绍了运动想象控制的研究基础、试验方法及相关参数、与自适应回归参数匹配 的分类器、基于相位的复杂波段功率特征及相位同步特征、ＡＤＩＭ 和 ＡＬＤＡ ２ 种自适应分类器.总结了 Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ 技术 在神经假体与拼写设备的相关应用ꎬ指出了 Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ 在运动想象控制、“大脑开关”以及光学 ＢＣＩ 原理机等方面的发 展趋势. 关键词:Ｇｒａｚ￣脑机接口ꎻ脑机接口ꎻ运动想象控制ꎻμ 节律同步ꎻ自适应回归参数ꎻ复杂波段功率特征ꎻ相位同步特征ꎻ 自适应分类器 中图分类号:ＴＰ３９１.４ 文献标志码:Ａ 文章编号:１６７３￣４７８５(２０１３)０５￣０３９５￣０５ 中文引用格式:张晓楠ꎬ刘建平.Ｇｒａｚ￣脑机接口研究概述[Ｊ]. 智能系统学报ꎬ ２０１３ꎬ ８(５): ３９５￣３９９. 英文引用格式:ＺＨＡＮＧ Ｘｉａｏｎａｎꎬ ＬＩＵ Ｊｉａｎｐｉｎｇ. Ｓｕｍｍａｒｙ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ Ｇｒａｚ￣ｂｒａｉｎ￣ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ [Ｊ]. ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃ￣ ｔｉｏｎｓ ｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ２０１３ꎬ ８(５): ３９５￣３９９. Ｓｕｍｍａｒｙ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ Ｇｒａｚ￣ｂｒａｉｎ￣ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ＺＨＡＮＧ Ｘｉａｏｎａｎ １ ꎬ ＬＩＵ Ｊｉａｎｐｉｎｇ ２ (１.Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔꎬ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｒｍｅｄ Ｐｏｌｉｃｅ Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｘｉ’ ａｎ ７１００８６ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ２. Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｒｍｅｄ Ｐｏｌｉｃｅ Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｘｉ’ａｎ ７１００８６ꎬ Ｃｈｉｎａ) Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｄｅｆｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｏｆ ｂｒａｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ (ＢＣＩ)ꎬ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ ａｒｅ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ｆｒｏｍ ｔｗｏ ａｓｐｅｃｔｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｂｏｔｈ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｃｏｎｔｅｎｔ ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ. Ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆ Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ ｆｏｒ ｓｕｃｈ ａｓｐｅｃｔｓ ａｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｍｏｔｉｏｎ ｔｈｉｎｋｉｎｇꎬ μ ｒｈｙｔｈｍ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎꎬ ａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒꎬ ｐｏｗｅｒ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｗａｖｅ ｂａｎｄꎬ ｐｈａｓｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒꎬ ａｒｅ ｉｎｄｕｃｅｄ. Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｂａｓｉｓꎬ ｔｅｓｔ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｍｏｔｉｏｎ ｔｈｉｎｋｉｎｇꎬ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒꎬ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｗａｖｅ ｂａｎｄ ａｎｄ ｐｈａｓｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｎ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｐｈａｓｅꎬ ＡＤＩＭ (ａｄａｐｔｉｖｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ) ａｎｄ ＡＬＤＡ (ａｄａｐ￣ ｔｉｖｅ ｌｉｎｅａｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ) ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒꎬ ａｒｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ. Ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏ￣ ｇｙ ｏｎ ｔｈｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｎｅｒｖｅ ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ ａｎｄ ｓｐｅｌｌｉｎｇ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ａｒｅ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄꎬ ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎꎬ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｏｆ Ｇｒａｚ￣ＢＣＩ ｏｎ ｓｕｃｈ ａｓｐｅｃｔｓ ａｓ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｍｏｔｉｏｎ ｔｈｉｎｋｉｎｇꎬ “ｂｒａｉｎ ｓｗｉｔｃｈ” ａｎｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｃａｌ ＢＣＩ ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ ｍａｃｈｉｎｅ ａｒｅ ｐｏｉｎｔｅｄ ｏｕｔ. Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｇｒａｚ￣ＢＣＩꎻ ＢＣＩꎻ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｍｏｔｉｏｎ ｔｈｉｎｋｉｎｇꎻ μ ｒｈｙｔｈｍ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎꎻ ａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒꎻ ｐｏｗｅｒ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｗａｖｅ ｂａｎｄꎻ ｐｈａｓｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓꎻ ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ 收稿日期:２０１３￣０４￣１７. 网络出版日期:２０１３￣０９￣２９. 通信作者:张晓楠. Ｅ￣ｍａｉｌ:４７４３７５２９９＠ ｑｑ.ｃｏｍ. 脑机接口( ｂｒａｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅꎬ ＢＣＩ) 的正 式研究时间至今不足 ３０ 年ꎬ目前绝大部分 ＢＣＩ 研究 还处于实验室阶段ꎬ尚无大规模商业应用. １９９９— ２０１１ 年 ５ 次 ＢＣＩ 国际会议的召开以及 ２０１３ 年召开 的第 ６ 届 ＢＣＩ 国际会议ꎬ为 ＢＣＩ 的发展推波助澜. ＢＣＩ 研究起始于 Ｇｒａｚ 科技大学ꎬＧｒａｚ 应用事件相关 去同步/ 同步电位( ｅｖｅｎｔ￣ｒｅｌａｔｅｄ ｄｅｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ / ｅ￣ ｖｅｎｔ￣ｒｅｌａｔｅｄ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎꎬ ＥＲＤ/ ＥＲＳ)分类完成了 运动执行与运动想象过程中的单一脑电( ｅｌｅｃｔｒｏｅｎ￣ ｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍꎬ ＥＥＧ) 试验[１ －３ ] .同时ꎬ该机构与 Ｗｏｌ￣ ｐａｗ 博士的纽约 Ａｌｂａｎｙ 实验室合作ꎬ进行一系列的 基础研究[４￣６] .ＥＲＤ/ ＥＲＳ 在 ２０ 世纪 ７０ 年代首次被