脑机接口
研究 EEG / ECoG 信号的采集、预处理与特征提取，开发高精度运动意图解码算法。
研究概述
脑机接口（BCI）技术通过采集并解析大脑神经电信号，建立人脑与外部设备之间的直接通信通道。实验室以 EEG 无创脑电为核心研究对象，覆盖从原始信号采集到高层语义解码的完整技术链路。
研究方法
01
信号采集与预处理
研究基于高密度电极阵列的 EEG / ECoG 信号采集方案，开发去噪、去伪迹算法，针对眼动、肌电等干扰源设计自适应滤波流程。
02
特征提取
从时域、频域、时频域及空间域多维度提取 EEG 特征，包括共空间模式（CSP）、小波变换、功率谱密度等经典方法，以及基于深度学习的端到端特征学习方案。
03
运动意图解码
构建基于运动想象范式的意图识别模型，利用图神经网络（GNN）、脉冲神经网络（SNN）等前沿架构实现跨被试、低延迟的多类别运动指令分类。
EEGECoG运动想象特征提取深度学习