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尽管隐马尔可夫模型在脑机接口世界中没有广泛使用 ， 但研究表明 ， 它们可能有助于对脑机接口系统进行分类 ， 例如脑电图信号 。 K最近邻和马氏距离等分类器在其中很常见 ， 因为它们是非线性判别分类器 。 K最近邻方法旨在识别数据集中用于训练的不可见点中的主导类 。 最近邻居通常使用在脑机接口信号采集期间具有一定间隔的度量来估计 。
K最近邻可以通过评估具有足够训练数据和夸大k值的任何函数来构建非线性决策边界 。 K最近邻算法在脑机接口领域的可用性较低 ， 因为它们居高临下的敏感性阻碍了容量 ， 这导致它们在多项脑机接口研究中失败 。 K最近邻在具有一些特征向量的脑机接口系统中是有效的 ， 但低功率会导致脑机接口研究失败 。 脑机接口在信号采集过程中也需要对人体进行严格的维护 ， 因此受试者必须长时间坐在自己的位置上 。
除此之外 ， 用户或参与者必须按照电极的需要行事 ， 因此他们不能自愿做任何事情 。 这一事实会对人体产生重大影响 。 脑机接口是一种将有线大脑与外部应用程序和设备直接连接起来的通信方式 。 脑机接口领域包括调查、协助、增强和试验大脑信号活动 。 由于跨大西洋文档、低成本放大器、更高的时间分辨率和卓越的信号分析方法 ， 脑机接口技术可供不同领域的研究人员使用 。
此外 ， 它是一个跨学科领域 ， 允许进行生物学、工程学、计算机科学和应用数学研究 。 它面向希望了解脑机接口系统和方法的当前状态的新手 。 详细讨论了脑机接口技术的基本原理 。 它描述了某些独特分类单元的架构观点 ， 并给出了脑机接口系统的分类 。 它总结了目前用于创建各种类型的脑机接口系统的方法 。 该研究还研究了可用于脑机接口系统的不同类型的数据集 。
科学家还解释了所描述的脑机接口系统的挑战和局限性 ， 以及可能的解决方案 。 最后 ， 脑机接口技术进步分四个阶段完成：初级科学开发、临床前实验、临床研究和商业化 。 目前 ， 大多数脑机接口技术处于临床前和临床阶段 。 需要科学研究人员和科技行业的共同努力 ， 通过商业化将这一伟大领域的利益惠及普通人 。 在过去的几十年中 ， 对人类大脑功能的研究发生了巨大的变化 。 与脑机接口研究相关的大脑功能的当前知识 ， 重点是运动系统 ， 该系统为脑机接口技术的瘫痪受益者的预期或尝试运动解码提供了异常详细的水平 ， 并将其转化为计算机-中介行动 。
脑机接口技术最有利于人类皮层的详细组织 ， 并且在可预见的未来很可能依赖于颅内电极 。 这些不断发展的技术有望使严重瘫痪的人在未来几十年内恢复运动和言语能力 。 随着记录和成像人类大脑功能的技术的出现 ， 在定位特定功能的大脑区域和解释它们的活动方面取得了巨大的进步 。 尤其是功能性磁共振成像导致功能图越来越详细 ， 最新的扫描仪在7T磁场下运行 ， 使亚毫米成像成为可能 。
【智能机器人|目前，大多数脑机接口技术处于临床前和临床阶段，还需要科研人员的努力】
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