脑机接口的深度学习算法
脑机接口的深度学习算法脑电图控制是一种利用脑信号去控制电子设备和电路的非侵入式技术。目前，脑机接口系统提供了两种信号类型——原始信号和逻辑状态信号（用于开关设备）。本文对脑机接口系统的性能进行了探讨，并对如何扩展和提高脑机接口系统的可靠性和准确性进行了研究。本文从数据采集、特征提取、分类算法等方面对近年来国内外学者的研究成果进行了综述。基于脑电的脑机接口系统的一些分类算法是自适应分类器、张量分类器、迁移学习方法和深度学习，以及一些其它技术。根据我们的评估，我们一般认为，通过自适应分类器，获得的结果比静态分类技术更准确。与其他算法相比，深度学习技术的开发是为了实现预期的目标和实时实现。
1.介绍1.1背景脑机接口(brain-computerinterface，简称BCI)基本上是在人脑和计算机设备之间建立连接，通过大脑信号来控制或执行某些活动。这种大脑信号被翻译成一个设备的动作。因此，这种接口在大脑和目标之间提供了一对一的通信通路。
这种技术已经从机械设备和触摸系统发展起来，现在，世界正在接近使用神经波作为输入。虽然目前应用还不广泛，但前景广阔。特别是对于那些身体受损的人，他们在进行身体活动时遇到困难，失去了运动肌肉的大脑信号，这是唯一的方法。
脑机接口系统包括一个带有电极的装置（充当传感器并测量大脑信号），一个放大器（提高微弱的神经信号），以及一个计算机（将信号解码为控制信号来操作设备）。BCI设备主要是一种耳机，可携带，可穿戴。
BCI设备有两个功能。首先，它记录电极上的数据，其次，它解释或解码神经信号。
神经系统类似于电子系统，它将神经脉冲作为信息传递。——意味着神经元(脑细胞)通过发射和接收非常小的电波来进行交流，这种电波仅在微伏的范围内。现在，为了感知和记录这些信号，我们需要精确和先进的传感器。
电极直接安装在头皮上或嵌入大脑，这需要外科手术。非手术电极放置方法虽然不会损伤大脑，但会产生质量较差的大脑信号。直接从头皮记录的效果更好，但存在手术可能导致大脑损伤的风险。损伤脑组织的风险超过了手术方法获得的质量。因此BCI是一种对瘫痪病人更好的神经康复途径。除此之外，其他技术包括功能性磁共振成像(fMRI)和脑磁图(MEG)。功能性核磁共振成像是通过核磁共振扫描仪来绘制大脑活动，而脑磁图则是一种识别大脑活动的脑成像过程。通过大脑的电流产生磁场，高灵敏度的磁力计能感应到这些磁场。功能磁共振成像和脑磁图技术都使用大型而昂贵的机器。另外一种非侵入式方法是近红外光谱（NIRs）。在这个过程中，通过近红外光穿过头部来记录神经信号。但脑机接口的脑活动测量质量不够。
对于健康人来说，大脑将中枢神经系统（CNS）的信号传递给肌肉，因此，它们可以移动身体的肌肉。然而，对于患有中风或神经肌肉疾病的人来说，大脑和身体其他肌肉之间的信号传输是扭曲的。患者身体瘫痪或失去控制肌肉运动的能力，如脑瘫。据观察，病人的肌肉可能无法移动，但大脑可以传递神经信号。这意味着神经信号由中枢神经系统传递，而不是被目标肌肉接收。BCI可以被设计成利用这些命令来控制设备或计算机程序。
如图所示，身体的每个部位都是由大脑的一个特定部位控制的。使用脑机接口技术，可以观察大脑的哪个部分是活跃的并在传输信号。粗略地说，BCI系统可以根据大脑活动预测肌肉运动。
脑机接口系统可以是先进的，并且可以开发多种新的应用程序，利用的依据是各种其他的大脑活动也可以被识别。例如，当一个人进行数字计算时，大脑额叶被激活，当一个人理解一种语言时，韦尼克区被激活。
目前，许多团体正在为BCIs的发展做出贡献，以开发针对每一类消费者的众多应用程序。每天，科学家和工程师都在改进算法、BCI传感器设备和数据质量获取技术，提高系统的准确性。
问题是哪种方法是最优的，以分析这些复杂的时变神经反应，并将它们相应地映射到所需的输出响应。这些信号仅在微伏范围内。所以，这些电信号要经过几个过程来去除噪音，收集有用的信号。然后，对得到的数据应用算法和分类技术。
1.2 Preliminaries为了更好地理解脑机接口系统及其内部经历的过程，对术语和上述过程的解释如下。
1.2.1 脑电波脑电波是振幅从微伏到几毫伏的振荡电压。如表1所示，有5种已知的不同频率范围的脑电波显示出大脑的状态。
1.2.2BCI脑活动记录方法大脑的神经活动可以通过使用的记录方法来分析和理解。BCI的记录方法有以下几种：
（1）侵入式记录技术
侵入性记录方法是使用外科方法将电极插入大脑深处，产生的信号质量比非侵入性记录方法更好。然而，长期稳定会产生问题，需要采取保护措施防止它们造成感染。其中一个例子就是皮质电造影术(ECoG)从神经皮层测量大脑活动。
（2）非侵入式
非侵入性技术不需要任何外科治疗，因此不会引起任何类型的感染；尽管其信号质量较低，但仍然是一种常用的大脑信号采集手段。
此技术包括脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)，前者记录来自大脑头皮的电活动，后者记录由于氧合和脱氧血红蛋白的不同而表现出的磁特性。
在我们的项目中，我们将选择基于脑电图的信号记录技术。
1.3EEG1929年由汉斯·伯杰(HansBerger)提出的脑电图(EEG)是一种测量电压水平的方法，它强调了大脑对事件或刺激的反应活动。EEG方法包括用临时胶水将电极放置在如图1所示的不同位置的大脑头皮上。电信号是由于大脑中存在的Na+、Ca++、K+和Cl-离子含量而产生的；这些离子的运输引起脑电图中使用的电势。
图2所示，由于脑电帽与信号源之间的组织层不同，导致脑电信号质量较差。产生的电位在几十微伏的范围内，这些电极需要有强大的放大器来获取有意义的信号。
1.4BCI的必要基于脑机接口的技术是一个正在发展的领域，其创新和简化日常生活任务已经成为许多行业关注的焦点。脑海中出现的一个问题是为什么我们需要脑机接口系统?BCI系统是一项复杂的技术，但毫无疑问，它使生活变得更加简单。
以下是我们需要关注这项技术的主要原因：
（1）仅仅通过我们的思想就可以很容易地控制设备。
（2）做决定然后执行一项任务需要时间，而用思想或技术上使我们的脑电波操作设备则更容易。
（3）重建从大脑到假肢的通讯通路，协助脑部相关疾病患者。
1.4.1个人需要一个脑机接口去重建马达控制和通信广泛的神经运动神经元疾病和脊髓损伤等疾病可能会导致严重的瘫痪肌肉的运动，限制病人通过只有少数的肌肉,从而控制人工设备称为“闭锁”，而完全失去了运动控制的人称为“完全闭锁”。
显然，从大脑到肢体的正常通信通道已经失去，BCI被用来通过另一条途径重新建立通信。
即使适用于健康人，BCI系统也可以使用用户的大量任务，使用大脑产生的信号来控制应用程序，如下所示：
（1）在沃兹沃思中心研究非侵入性脑机接口技术
在沃兹沃思中心进行的研究是研究BCI控制电脑屏幕光标的不同方法，以分析它们的优缺点；一种方法是基于感觉的节律控制，在频域的特征选择是基于运动想象产生的电位，并采用线性回归，以便它们可以转换为控制信号来移动光标。
另外一种方法是基于p300的光标控制，其中用户将注意力集中在所需的符号上，并提供6∗6矩阵来产生时变刺激，并利用线性回归来允许这些信号作为控制输入来移动光标。
研究表明BCI是一种面向应用程序的方法，完全依赖于用户培训；脑电图特征决定脑机接口系统的速度、准确性、比特率和有用性。
感觉运动节律(SMR)是一种对控制任务(如控制屏幕光标)效果更好的方法，而P300-BCI系统比SMR-BCI慢。
（2）柏林脑机接口：基于用户特定大脑状态的检测
柏林脑机接口的研究人员采用了运动感知节律，即思考移动左手或右手，并使用基于机器学习的检测用户特定的大脑状态。当测试他们的训练模型时，实现了信息传输速率每分钟35位(bpm)以上，和整体拼写种子每分钟4.5字母包括纠正错误，使用128通道脑电图和正确使用反馈控制对未经训练的用户，为了恰当地训练机器学习算法，从而减少在自愿控制方法中使用的训练用户时间。
1.5BCI的结构BCI系统的步骤如下：
（1）BCI大脑活动测量/记录方法
（2）预处理技术
（3）特征提取
（4）机器学习实现/分类
（5）转换为控制信号
1.5.1预处理在脑机接口中，预处理技术包括对大脑信号的数据采集，在不丢失重要信息的情况下检查信号质量；对记录的信号进行清洗并去除噪声，获取信号中编码的相关信息。如上所述，脑电图信号质量较差；即使是商业50赫兹的频率，由于附近的电器，会破坏脑电图信号，并建议使用者不要去想除了刺激物以外的任何事情。在预处理中，利用傅里叶变换或傅里叶级数将信号带入频域，并研究信号中存在什么频率含量。不受欢迎的60hz频率的信号和不需要的信号所产生的执行动作，而不是上述刺激，使用陷波滤波器过滤出，如图3所示。
1.5.2特征提取特征提取在脑机接口应用中发挥着重要的作用；原始的脑电图信号是非平稳信号，被噪声或由于记录它们的环境中存在的伪影所破坏，但仍然可以从它们中提取有意义的信息。数据维度也被降低，以便更好地处理它，并应用了机器学习模型。这个方法对于提高BCI系统的分类精度至关重要。
脑电图信号是时域非平稳信号，随后将信号能量等相关信息作为时间或频率的函数进行分析；采用相关的统计方法来正确地解释信号的特征。
一些常用的特征提取技术如下所示：
快速傅里叶变换是一种频域特征提取技术，将脑电图信号与窗函数w进行卷积，提取大脑的相关频率特征，并将其分解为不同频率范围的正弦信号。
数学上，它被表示为：
（1）
其中x[k]为输入脑电图，w[n-k]为乘以窗函数提取频率特征，如图[4]所示。
连续和离散时间小波变换是一种基于时间频率的特征提取技术，具有较好的时间和空间分辨率。脑电图信号以不同频率范围的小波形式产生，如图4所示。
参考文献中的小波变换技术是一种连续应用高通滤波器和低通滤波器对信号的小波进行滤波，提取出信号的小波，这些小波加在一起构成原始信号，并向下采样2倍，如图5所示。
g和h是连续的高通和低通滤波器，产生脑电图信号的相关详细和近似系数。
1.5.3 神经网络在开始解释什么是深度学习之前，首先解释深度学习的作用及其基本模块是有益的。
深度学习是一种用于各种日常应用的分类工具，它由语音识别和计算机视觉到BCI背景下的自然语言处理组成；根据用户当前所从事的活动，对不同的大脑频段的输入特征进行分类。
神经网络是一种类似于我们大脑中的神经元的模型，它有输入节点和输出节点；神经网络的数学模型如下式所示：
（2）
v是输入和偏置项的加权和；b是一个偏置项，大多被设为1；w是随机分配的权重，乘以输入，以达到更接近期望输出。
神经网络如图6所示。
计算通常以矩阵的形式开头；输入项、权重项、输出项和偏置项如下：
（3）
最后，输出节点被传递给激活函数并提供最终输出；激活函数计算节点的特征。激活函数的作用是将相应的输入映射到输出节点，正确输出y：
（4）
神经网络在第一次尝试时不能得到正确的输出。它需要进行大量的训练，因此需要给神经网络分配一个训练规则来获得正确的输出。许多训练规则被改编，但其中最常用的是delta规则，该规则用以下公式表示：
（5）
其中xj为输入个数，ei为输出节点产生的误差，α为(0