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基于神经形态芯片的脑电信号解析与残疾人假肢意念控制研究
资料介绍
一、研究背景与意义
随着全球残疾人数量的逐年增加，肢体残疾群体对假肢的功能需求已从单纯的外形补偿转向智能化、人性化的运动控制。传统假肢依赖肌电信号或机械开关控制，存在响应延迟高、控制维度有限、用户学习成本高等问题。脑电信号（EEG）作为直接反映大脑运动意图的生理信号，为实现假肢的意念控制提供了核心技术路径。然而，现有EEG信号解析系统受限于冯·诺依曼架构处理器的计算能效瓶颈，难以满足实时性、低功耗的穿戴式设备需求。
神经形态芯片作为模拟人脑神经元网络结构的新型计算硬件，具有并行处理、事件驱动、低功耗等特性，为突破EEG信号解析的技术瓶颈提供了全新解决方案。本研究旨在构建基于神经形态芯片的EEG信号实时解析系统，实现残疾人假肢的高精度、低延迟意念控制，对提升残障人士生活质量、推动脑机接口技术产业化具有重要意义。
二、技术原理与系统架构
（一）脑电信号产生机制
运动意图产生时，大脑运动皮层神经元集群产生同步放电，通过皮层-丘脑-脊髓通路传递至外周神经。EEG信号主要采集大脑皮层锥体细胞顶树突的突触后电位总和，其频率特征（如μ波（8-13Hz）、β波（14-30Hz））与运动想象任务存在显著相关性。例如，执行手部抓握想象时，运动皮层区μ波功率会出现显著衰减（事件相关去同步，ERD），而运动准备阶段β波功率则呈现增强（事件相关同步，ERS）。
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