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腦機接口|圍繞處理器架構進行仿真，使科學家獲得了更大的靈活性

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腦機接口|圍繞處理器架構進行仿真，使科學家獲得了更大的靈活性

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圍繞基于現場可編程門陣列的處理器架構進行仿真使科學家們獲得了更大的靈活性 ， 同時它減少了腦電圖信號處理的運行時間 ， 甚至是功耗 。 例如 ， 在相關資料中 ， 貝爾瓦菲等人提出了一種高效的硬件/軟件架構 ， 集成了整個腦電信號處理鏈 。 在此嵌入式腦機接口系統中 ， 將耗時的人工制品移除塊導出為硬件加速器 。 其余模塊被開發為在嵌入式Nios-II軟核處理器上運行的嵌入式軟件 。


同一團隊提出了一種硬件/軟件架構 ， 以使用基于WOLA技術的動態濾波器檢測運動圖像信號 。 嵌入式腦機接口系統在零點四三零秒試驗的時間延遲內執行快速分類 ， 根據離線方法實現平均準確率百分之七十六點八零 ， 使用研究人員自己的記錄實現百分之八十點二五 。 擬議架構的估計功耗約為零點七瓦 。 人們對未來十到二十年可能出現的腦機接口發展的愿景包括完全定制的低功耗實時嵌入式腦機接口系統 。

嵌入式腦機接口系統將安裝在頭皮上 ， 允許同時獲取來自數千個神經元的腦電圖信號 ， 處理和分析大腦活動 ， 以便將決定發送給從業者或嵌入式腦機接口的用戶 。 采集腦機接口的發展進步 ， 使人們今天能夠使用干電極采集腦電圖信號并將其無線發送到基站進行進一步處理 。 在相關資料中 ， 瑞發等人提出了一種混合腦機接口 ， 它使用兩個腦電圖通道感知心理任務、穩態視覺誘發電位和閉眼檢測的組合分類 。


通過基于微控制器的嵌入式平臺獲取大腦活動 ， 并將其發送到計算機進行處理和分類 。 未來腦機接口系統的愿景在今天變得太容易了 ， 主要是因為存在允許輕松實現腦電圖信號處理算法的多樣性開源庫 。 在這方面 ， 與任何其他擴展領域一樣 ， 以及現有的便利基礎設施 ， 腦機接口社區的重點將在未來二十年轉向腦機接口系統的嵌入式實施 。 隨著現有嵌入式平臺的進步和能力的提高 ， 腦機接口系統的嵌入式實施肯定會更快 。

第一個概念驗證原型通常在臺式計算機上進行驗證 ， 可能使用具有促進早期原型設計功能的編程語言 ， 并依賴于外部接口的仿真 。 如果此初始原型不滿足其功能要求 ， 則開發人員必須迭代和修改應用程序 ， 可能更改其數據類型 ， 應用代碼轉換 ， 如果有任何重構代碼以滿足所需的要求 。 此過程以開發人員了解這些修改對最終嵌入式腦機接口版本的影響為指導 。


一旦原型在臺式計算機上得到驗證 ， 嵌入式實現就會變得更加容易 ， 并且仍有待探索或確定嵌入式腦機接口系統的適當架構 。 科學家們發現的這些限制是：一、腦機接口在預測或分類腦信號方面不準確 。 二、可能會限制其可用性和提取特征的可解釋性的偽影和異常值 ， 由于腦電圖信號的低信噪比 ， 這些特征可能會受到噪聲影響 。 三、對于放置在顱骨外的腦機接口 ， 讀取大腦信號的能力有限 。

【腦機接口|圍繞處理器架構進行仿真，使科學家獲得了更大的靈活性】四、由于閱讀人們的內心想法而引起的道德問題的數量 。 五、無法保證個人數據的安全性不受攻擊者或入侵者的攻擊 。 六、在某些情況下 ， 需要進行

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