石頭自清潔掃拖機(jī)器人G10S評(píng)測(cè)：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經(jīng)常能看到一個(gè)詞叫“縫合怪”，用來(lái)形容那些把好多功能或者外觀結(jié)合在一起的產(chǎn)品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產(chǎn)品縫合的好、縫合的實(shí)用的話，那它就成了中性詞，今
腦機(jī)接口(BCI)指在人或動(dòng)物大腦與外部設(shè)備之間創(chuàng)建的直接連接，實(shí)現(xiàn)腦與設(shè)備的信息交換。目前腦機(jī)接口已經(jīng)成為一種顛覆性技術(shù)，有可能徹底改變醫(yī)療、教育、游戲、輔助駕駛等各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)。
馬斯克曾表示：“人類只有主動(dòng)接入腦機(jī)接口，未來(lái)才能在與AI的競(jìng)賽中不至于被淘汰出局”。
實(shí)際上人類不管是通過(guò)鼠標(biāo)鍵盤、自然語(yǔ)言還是腦機(jī)接口技術(shù)與計(jì)算機(jī)交互，很重要的目的是追求能夠毫不費(fèi)力地與“技術(shù)”進(jìn)行交互。這里的“技術(shù)”我想未來(lái)應(yīng)該不局限于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)或者AI，也包括人類身體之外的一切。
因此，BCI將為我們帶來(lái)前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，讓我們能夠超越自身的限制，開(kāi)創(chuàng)出一個(gè)全新的人機(jī)交互時(shí)代。
BCI系統(tǒng)的功能包括獲取、處理大腦信號(hào)并將其轉(zhuǎn)換為可以控制外部設(shè)備的命令的系統(tǒng)。主要組成部分包括：
下面是BIC的一個(gè)流程圖：
作為開(kāi)發(fā)人員，我們理解事物總是習(xí)慣性地從實(shí)踐開(kāi)始，為了便于理解BCI，下面我們使用Java寫一個(gè)簡(jiǎn)單BCI應(yīng)用例子。
可以用于BCI各個(gè)環(huán)節(jié)Java開(kāi)發(fā)的庫(kù)包括：
(1) JNNF：JNNF是一個(gè)開(kāi)源Java神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，可用于創(chuàng)建、訓(xùn)練和部署人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BCI應(yīng)用開(kāi)發(fā)中可以用于特征提取、分類和翻譯。
(2) Encog：Encog是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，支持各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、遺傳算法和支持向量機(jī)等。在BCI應(yīng)用開(kāi)發(fā)中可用于信號(hào)處理、特征提取和分類。
(3) jDaq：jDaq是一個(gè)數(shù)據(jù)采集Java庫(kù)，可為數(shù)據(jù)采集硬件(如EEG設(shè)備)提供高級(jí)接口。在BCI應(yīng)用開(kāi)發(fā)中它可以用于實(shí)時(shí)獲取大腦信號(hào)。
(4) Java OpenCV：OpenCV是一個(gè)流行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，Java可以綁定OpenCV，調(diào)用它的功能。可用于腦機(jī)接口應(yīng)用中的腦信號(hào)數(shù)據(jù)處理和分析。
(1) 獲取大腦信號(hào)：將EEG設(shè)備連接到計(jì)算機(jī)，并使用jDaq等庫(kù)實(shí)時(shí)獲取大腦信號(hào)。
(2) 信號(hào)預(yù)處理與過(guò)濾：使用Java OpenCV或者Encog等庫(kù)，對(duì)采集的大腦信號(hào)進(jìn)行去除噪聲、消除偽影、屏蔽其他不需要的元素。應(yīng)用合適的濾波器隔離相關(guān)頻帶，如：帶通濾波器或陷波濾波器。
(3) 提取特征：實(shí)現(xiàn)特征提取算法，如快速傅立葉變換(FFT)或小波變換，從預(yù)處理后的信號(hào)中提取相關(guān)特征。可以使用JNNF或Encog等庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
(4) 訓(xùn)練分類器：將提取的特征拆分為訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集。使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，在樣本數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出分類器。像JNNF和Encog這樣的庫(kù)可以用于此任務(wù)。
(5) 翻譯大腦信號(hào)：實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)，整合上面幾個(gè)步驟的功能，獲取大腦信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，提取特征，并使用訓(xùn)練好的分類器對(duì)其進(jìn)行分類。將分類結(jié)果轉(zhuǎn)換為可以控制外部設(shè)備的命令。
(6) 控制外部設(shè)備：使用適當(dāng)?shù)耐ㄐ艆f(xié)議(如藍(lán)牙、Wi-Fi或USB)將轉(zhuǎn)換后的命令發(fā)送到目標(biāo)設(shè)備。
下面是一個(gè)Java代碼開(kāi)發(fā)BCI的簡(jiǎn)單示例。在這個(gè)例子中，我們使用一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)模擬大腦信號(hào)采集，并使用Encog庫(kù)進(jìn)行特征提取和分類分析。該示例的前提是假設(shè)您已經(jīng)訓(xùn)練了一個(gè)分類器并模型其保存為文件。
(1) 導(dǎo)入必要的類
需要將Encog庫(kù)添加到項(xiàng)目中。
可以從官方網(wǎng)站(http：//www.heatonresearch.com/encog/)下載jar包，或者使用Maven或Gradle等工具構(gòu)建。
import org.encog.enginework.activation.ActivationSigmoid;import org.encog.ml.data.MLData;import org.encog.ml.data.MLDataPair;import org.encog.ml.data.basic.BasicMLData;import org.encog.ml.data.basic.BasicMLDataSet;import org.encog.neuralworks.BasicNetwork;import org.encog.neuralworks.layers.BasicLayer;import org.encog.persist.EncogDirectoryPersistence;(2) 定義預(yù)處理和特征提取的方法。
private static double[] preprocessAndExtractFeatures(double[] rawBrainSignal) { double[] extractedFeatures = new double[rawBrainSignal.length]; //TODO 處理特征邏輯代碼 return extractedFeatures;}(3) 分類模型
從文件中加載訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器模型，并創(chuàng)建一個(gè)方法來(lái)對(duì)提取的特征進(jìn)行分類：
//加載分類器private static BasicNetwork loadTrainedClassifier(String classifierFilePath) { BasicNetwork network = (BasicNetwork) EncogDirectoryPersistence.loadObject(new File(classifierFilePath)); return network;}//特征分類private static int classifyFeatures(double[] extractedFeatures, BasicNetwork network) { MLData input = new BasicMLData(extractedFeatures); MLData output = network.compute(input); // 根據(jù)最高分，找出分類 int predictedClass = 0; double maxOutputValue = output.getData(0); for (int i = 1; i < output.size(); i++) { if (output.getData(i) > maxOutputValue) { maxOutputValue = output.getData(i); predictedClass = i; } } return predictedClass;}(4) 整合
最后，創(chuàng)建一個(gè)main方法，模擬整合大腦信號(hào)采集、預(yù)處理和特征提取，并使用訓(xùn)練好的分類器進(jìn)行分類的過(guò)程。
public static void main(String[] args) { // 加載分類器 String classifierFilePath = "path/to/your/trained/classifier/file.eg"; BasicNetwork network = loadTrainedClassifier(classifierFilePath); // 讀取大腦信號(hào)，這里只是模擬，真實(shí)系統(tǒng)需要替換成從EEG設(shè)備讀取。 double[] rawBrainSignal = new double[]{0.5, 0.3, 0.8, 0.2, 0.9}; // 預(yù)處理信號(hào)，獲得特征向量 double[] extractedFeatures = preprocessAndExtractFeatures(rawBrainSignal); // 特征分類 int predictedClass = classifyFeatures(extractedFeatures, network); //輸出分類預(yù)測(cè)結(jié)果 System.out.println("Predicted class: " + predictedClass); //最后就是將分類結(jié)果轉(zhuǎn)化為一個(gè)控制指令，去控制一些外部設(shè)備。}這個(gè)例子簡(jiǎn)單演示了使用Java與Encog庫(kù)開(kāi)發(fā)BCI應(yīng)用程序的基本邏輯。結(jié)合BCI應(yīng)用程序需求，可以使用真實(shí)EEG設(shè)備的SDK讀取大腦信號(hào)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)預(yù)處理和特征提取程序，最后結(jié)合要控制的設(shè)備進(jìn)行指令調(diào)用開(kāi)發(fā)。
(1)SCCN EEG/ERP數(shù)據(jù)列表：https://sccn.ucsd.edu/~arno/fam2data/publicly_available_EEG_data.html
(2)Meagmohit的EEG數(shù)據(jù)集列表：https://github.com/meagmohit/EEG-Datasets
(3)兒童心智研究所MIPDB數(shù)據(jù)集：http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/cmi_eeg/
(4)MindBigData MNIST：https://mindbigdata.com/opendb/index.html
(5)BNCI Horizon數(shù)據(jù)集：http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets
(6)BigEEG聯(lián)盟EEG原始研究數(shù)據(jù)：http://ww25.studycatalog.org/?subid1=20231115-1742-43b1-b7b5-f8a8bff09b30
盡管BCI對(duì)于人類社會(huì)的技術(shù)發(fā)展有著巨大的潛力，但就目前而言，仍需要解決以下幾個(gè)挑戰(zhàn)：
腦機(jī)接口通過(guò)實(shí)現(xiàn)人腦與外部設(shè)備之間的直接通信，在改變各個(gè)領(lǐng)域方面具有著巨大的潛力。然而，越是突破性的技術(shù)越是困難重重，解決與信號(hào)質(zhì)量、用戶訓(xùn)練和道德問(wèn)題相關(guān)的挑戰(zhàn)對(duì)于這項(xiàng)技術(shù)的成功應(yīng)用和推廣至關(guān)重要。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-26571-0.html通過(guò) Java 的 BCI 應(yīng)用開(kāi)發(fā)了解腦機(jī)接口
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