腦電波技術在單兵監測系統中的應用研究

摘 要 腦電波技術作為一種先進的情緒監測方法，其特點在于快速性、準確性。本文根據單兵情緒監測的具體要求，給出了系統設計方案，并重點闡述了腦電波關鍵技術及系統建設思路。

關鍵詞 腦電波；心理（情緒）監測；單兵監測系統

1 發展現狀

1.1 單兵監測系系統

近幾年，各國都在大力研制適應未來戰爭的武器裝備，檢測單兵生理狀態的便攜裝置也成為研究重點之一。這其中有美國的WPSM系統，英國的FIST計劃，法國的FELIN未來戰士項目，澳大利亞的LAND125計劃及德國的IDZ未來戰士計劃。

1.2 腦電波技術

當前，典型的腦電波應用產品有[1]：①MindFlex 來自美泰，戴上配套的耳機，只要你集中精力，耳機會接收腦電波，可以用意念控制它的高低（意念越集中，小球漂浮得越高），然后飛過各種小障礙。②BrainLink 意念力頭箍來自宏智力科技，是國內首個民用化的腦波穿戴式產品，采用了可拆卸設計，將傳感器支架和核心處理模塊分離，增加了支架配件的靈活度。③Epoc 來自美國腦波產品廠商 Emotiv，外形上最大的不同就是其傳感器的數目比上述產品多，優點是可以探測出更多腦波信號，實現更多的操控方式，例如能識別出前后左右等意識。

2 設計思路

新世紀之初，美國就開始探討“腦機接口”技術軍事應用，投入巨資研究武器與人相互作用機理。2004年，美國資助多個實驗室進行“思維控制機器人”研究，還聯合商業研發機構和地方政府開展腦聽器、心靈及生理相應系統等多項“腦機接口”技術研發[2]。其“認知技術威脅預警”項目，已經獲得初步科研成果，可使單兵在2～3秒內識別視場范圍內的100個威脅目標。

腦電裝備的難點在于腦電的采集和腦電信號的分類與分析，在構建總體規劃時，應樹立信息至上的觀念，同時結合我國腦電研究的現狀，制定出切實可行的技術規范，綜合運用混合電極采集腦電信號、情緒分類算法、腦電信息分析、人工智能等技術，設計開發基于腦電波技術的單兵監測系統，最終實現腦電采集，情緒分類，腦電信息分析，作用反饋等功能信息一體化。

3 關鍵技術

3.1 腦電信號采集與處理技術

腦電信號幅度微弱，且易受干擾，需要從腦電信號中提取出與情緒相關的特征并把它進行可視化。因此腦電相關技術主要包含了微弱信號采集技術、干擾去除技術、特征提取技術、模式識別和分類技術。

（1）腦電采集。傳統腦電采集方式通常采用濕電極技術或干電極腦電采集技術，前者導電介質的性能會隨時間的變化而變化，使采集到的腦電信號出現失真，從而影響腦電信號的采集質量；后者在毛發區域采集到的腦電信號還不是很穩定，且需要放大器對腦電信號進行信號放大，而放大器的體積和價格決定了其性價比較低。

（2）腦電信號提純算法。腦電信號在采集過程中十分容易受到外部環境的干擾，現有的偽跡去除方法往往只針對一種噪聲或幾種噪聲有效。而在實際應用中，由于現實環境十分復雜，干擾源也非常多，因此現有的偽跡去除方法很難有效地去除腦電信號中的偽跡[3]。另外，在實際應用中，基于腦電的情緒識別要求在線處理，這不但要求偽跡去除算法在偽跡去除方面具有較高的有效性，對于偽跡去除算法的時間復雜度也提出了較高的要求，這就需要開發出更加有效的在線偽跡去除方法。

（3）腦電信號特征提取、平滑、降維。情緒狀態的變化通常是一個漸變的過程，而腦電信號中有一些變化劇烈的成分。為了盡可能減少這些劇烈變化部分的干擾，需要對腦電特征進行平滑。目前比較常用的平滑方法是滑動平均，但是由于滑動平均具有一定的時間延遲。為了保證情緒狀態識別的實時性，需要對腦電信號進行平滑，從而降低了任務不相關腦電信號對分析的影響。常用的方法主要有：線性動力學方法。

特征降維的方法可以分為兩大類：一類是特征選擇，即從特征集合中挑選與任務相關的特征子集；另一類是對原有特征進行線性或非線性變換，將其映射到能夠最大限度反映情緒狀態的維度上，從而在數量上也達到了一定程度的減少。這主要包括組成成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）和共同空間模式（CSP）等。

3.2 基于腦電信號的情緒分類算法設計

腦電波信息提取分析技術，是通過腦電波傳感器探測大腦頭皮電流變化和血液的流動信息來評價一個人的情緒狀態。

人腦非常復雜，即使在同一種狀態的情緒下，腦波也不會完全一致，因此需要對不同情緒狀態的情緒進行特征提取，在獲得穩定的特征后進行分類識別，以確保算法的穩健性。

腦電波信號的噪聲包括生物電噪聲和環境噪聲。人體的生物電是反映人體各種生理狀態的一種重要信息。人體中除了腦電信號外，還有肌電信號（簡稱EMG）、心電信號（簡稱ECG）、眼動電信號（簡稱EOO）等各種生物電信號[4]。在頭皮表面采集到的電信號中，通常存在那些來自非大腦信號源的電信號，它們的信號強度與腦電波相當或更強。其中眼動電信號是最主要的生物電噪聲，它是眼角膜和視網膜之間的電勢差。當眼瞼和眼球完全靜止時，該電勢差為零。但是，眨眼和眼球運動是難以避免的，隨之引起的眼瞼運動會產生一個或一組幅值較大的電脈沖，對前額和穎頹（太陽穴附近）部位采集的腦電波信號產生很大的干擾，但它對頭頂和枕骨附近的腦電波信號影響較小。此外，口腔的咬合和吞咽動作引起的肌電信號也是常見的噪聲之一。

4 結束語

在單兵監測系統的研究方面，美國、英國等國家走在了前列，研制了能夠實時監測單兵生命特征的裝備，但對于單兵情緒狀態的監測還沒有涉及。在我國，也有部分研究學者開始對單兵的戰場即時救護、實時定位分析以及作戰單元之間的信息通訊進行了研究，但也未曾涉及單兵情緒狀態監測。本文基于腦電波技術的單兵監測系統開創了國內該領域的研究新方向。

參考文獻

[1] 吳衛國.基于常用腦電分析指標和HRV統計指標對運動員腦電波的研究[D].北京：北京體育學院碩士學位論文，2010.

[2] 王登，苗奪謙，王睿智.一種新的基于小波包分解的EEG特征抽取與識別方法研究[J].電子學報，2013，41（1）：193-198.

[3] 李勃.腦機接口技術研究綜述[J].數字通信，2013，40（4）：5-8.

[4] 胡德文."腦機接口"技術：讓"腦控"成為現實[EB/OL].http：//www.81.cn/jwgz/2015-05/21/content_6500284.htm，2015-5-21.

作者簡介

王艷萌（1981-），女，工程師，主要從事雷達裝備計劃管理工作。