在科技飞速发展的今天，脑机接口技术正逐渐从实验室走向现实应用，为人类社会带来前所未有的变革。本书简要概述了脑机接口的基础，重点介绍了脑电信号的神经科学基础和采集；脑电信号预处理与去伪迹；脑电信号特征分析；脑电信号特征分类方法等内容，旨在为读者提供脑机接口及脑电信号分析领域的全面知识和实用技术方法。
本书适宜从事脑机接口领域的技术人员参考，也可供机器人、人工智能、医疗康复等相关专业人士参考。
陈骥驰，1990年11月生，工学博士，沈阳工业大学副教授，博士生导师，入选辽宁省英才储备计划，沈阳市拔尖人才，致力于人机智能交互，脑机接口，先进驾驶辅助系统研发等工作。主持国家自然科学基金（面上项目，青年科学基金），中国博士后科学基金面上项目，辽宁省科技计划技术攻关项目，辽宁省自然科学基金项目，辽宁省教育厅高等学校基本科研项目，沈阳市科技人才专项等。作为第一或通讯作者在国内外相关领域发表SCI等长文30余篇。授权发明专利10余件。研究成果获辽宁省自然科学学术成果奖一等奖（1/3），沈阳市自然科学学术成果奖三等奖（1/3）。担任国家自然科学基金通信评审专家，辽宁省科技厅计划项目专家等。
1 脑机接口概述 001
1.1 脑机接口的研究意义 001
1.2 脑机接口系统的基本构成 004
1.3 脑机接口的研究现状和趋势 009
1.3.1 脑机接口的研究现状 010
1.3.2 脑机接口的发展趋势 017
1.4 本书各章节内容安排 020
参考文献 020
2 脑电信号的神经科学基础和采集 035
2.1 概述 035
2.2 脑电信号的神经科学基础 035
2.2.1 脑电信号的产生机理 035
2.2.2 脑电采集的位置及信号特点 037
2.2.3 脑电信号的分类 040
2.3 脑电信号的采集 042
2.3.1 脑电信号采集设备和技术 042
2.3.2 脑电信号的影响因素 052
2.3.3 常用的脑电信号分析工具箱 054
2.4 本章小结 067
参考文献 068
3 脑电信号预处理与去伪迹 072
3.1 脑电信号伪迹种类及其来源 072
3.1.1 生理伪迹 072
3.1.2 非生理伪迹 074
3.2 脑电信号预处理基本过程 076
3.2.1 滤波 076
3.2.2 剔除坏段、坏道 078
3.2.3 基于ICA 的伪迹去除 079
3.2.4 重参考 084
3.2.5 基线校正 084
3.3 脑电信号的其他伪迹去除方法 085
3.3.1 典型关联分析 085
3.3.2 盲源分离 086
3.3.3 小波变换法 087
3.3.4 回归法 089
3.3.5 经验模态分解 090
3.4 本章小结 091
参考文献 092
4 脑电信号特征分析 095
4.1 脑电信号特征提取 095
4.1.1 时域特征提取法 096
4.1.2 频域特征提取法 100
4.1.3 时频域特征提取法 103
4.1.4 空域特征提取法 104
4.1.5 非线性特征提取法 107
4.1.6 黎曼几何 117
4.2 脑电信号特征降维 123
4.2.1 主成分分析 123
4.2.2 最大相关最小冗余 125
4.2.3 遗传算法 126
4.3 其他脑电信号特征分析方法 129
4.4 本章小结 130
参考文献 131
5 脑电信号特征分类方法 135
5.1 基于传统机器学习的分类方法 136
5.1.1 线性判别分析算法 136
5.1.2 K 近邻算法 139
5.1.3 支持向量机算法 140
5.1.4 朴素贝叶斯算法 145
5.1.5 反向传播神经网络算法 146
5.1.6 集成学习算法 149
5.2 基于深度学习的分类方法 153
5.2.1 卷积神经网络 154
5.2.2 循环神经网络 159
5.3 其他脑电信号特征分类方法 161
5.4 本章小结 161
参考文献 162
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