基于BCIduino脑电模组和OpenVibe的P300意念打字系统搭建
在现实生活中，有很多思维正常但是有运动障碍的人无法直接与外界进行沟通。随着脑电技术的发展，脑机接口逐渐成为他们与外界的潜在交流方式，其特点在于直接通过大脑可以控制外设及字符输出等，不用借助外周肌肉组织等。在脑机接口领域，基于P300信号特征的脑机接口系统具有目标多、个体差异较少的优点，常常被广泛应用到BCI中[1]。本文讲述基于BCIduino与OpenVibe的脑电意念打字系统的设计方法及步骤。
材料清单
BCIduino 8通道脑电放大器*1（1579～1679元），如图1所示。
脑电帽（干电极或湿电极帽+导电膏）*1（699~4998元），如图2所示。
图1 BCIduino 8通道脑电放大器蓝牙版连接电脑示意
图2 多通道湿电极脑电帽示意图
操作步骤
- 连接BCIduino与OpenVibe软件，并通过client输出数据，并进行简单的波形显示，检测数据的连接情况，如下图3所示；也可以运行p300-speller-0-signal-monitoring，运行结果如图4所示。
图3 数据获取示意
图4 经过通道筛选之后的数据波形示意图
2. 运行p300-speller-1-acquisition，获取数据，同时将会运行p300范式。运行效果如图5所示。
图5 P300打字范式示意图
3.对上述第2步保存的数据进行训练，运行p300-speller-2-train-classifier，这里运行的算法为OpenVibe内置的算法，同时程序会将训练出的模型保存到计算机中。
4.运行p300-speller-3-online进行实时的打字识别，识别过程如图6所示，识别结果如图7所示。该结果亦可通过修改程序输出到外部设备，进而实现脑控打字及脑控外部扬声器等设备。
图6 打字识别过程示意图
图7 打字识别结果示意图
基于脑机接口的P300意念打字系统为特殊人群提供了一个新型的交流通道，基于此，进而提升特殊人群的生活质量。上述系统仅仅基于OpenVibe的算法进行了演示和操作说明，进一步的探索还需要大家共同努力。
参考文献
[1]徐鑫.基于P300的中文在线输入系统[D].福建：华侨大学信息科学与工程学院，2015
附：
BCIduino 8通道脑电放大器具体参数如下：
输入阻抗：1TΩ
输入偏置电流：300pA
输入参考噪声：1μVpp
采样速率：250 Hz/500Hz
共模抑制比：-110dB
可调增益放大倍数：1、2、4、6、8、12、2
分辨率：24 位 ADC，精度最高可达 0.1μV
功耗：正常工作时 39mW，待机时低至仅 10μW
采用可充电锂电池供电，进一步降低来自外部的干扰。
尺寸：50mm*50mm（实物测量，存在细微误差），实物图如下图1.
图1 BCIduino实物图
经过长期的研发，BCIduino已经对：
matlab/python/OpenBCI_GUI/Android/OpenVibe等兼容，可以应用于日常的低成本脑电项目和产品开发，并且表现出了较OpenBCI更好的干扰屏蔽性能（对比如下图2、图3）。
图2 BCIduino在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形，可以观测到并无其他干扰出现
图3 OpenBCI在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形（测量环境、测量时间、软件滤波器设置参数与图2BCIduino相同）
#本篇由BCIduino脑机接口开源社区原创/转载（公众号“BCIduino脑机接口社区”）。BCIduino脑机接口社区由来自北京航空航天大学、康奈尔大学、北京大学、首都医科大学等硕博发起成立，欢迎扫下面码加入社群，也欢迎采购BCIduino脑电模块和外骨骼等（某宝搜索即可或者扫码详询）。
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