摘 要
随着脑科学与人工智能技术的快速发展，基于脑机接口（BCI）的人机交互技术已成为跨学科研究的热点领域。本研究旨在探索脑电信号解码与实时交互的核心技术，以提升人机交互的自然性和高效性。通过结合稳态视觉诱发电位（SSVEP）和运动想象（MI）两种范式，提出了一种混合脑机接口系统，并采用深度学习算法优化信号分类与识别性能。实验结果表明，该系统在准确率和响应速度上较传统单一范式显著提升，尤其是在复杂任务环境下的适应性表现优异。此外，本研究还设计了基于虚拟现实（VR）的沉浸式交互平台，验证了其在康复训练和辅助控制中的实际应用价值。研究表明，混合范式与智能算法的结合不仅提高了脑机接口的鲁棒性和用户体验，还为未来高维度、多模态的人机交互技术发展提供了新思路，其创新点在于实现了脑电信号的高效解码与实时反馈，为医疗康复和智能辅助领域开辟了新的可能性。关键词：脑机接口 混合范式 深度学习 稳态视觉诱发电位 运动想象
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状分析 1
1.3 本文研究方法与结构安排 1
第二章 脑机接口技术原理与分类 3
2.1 脑电信号采集与处理机制 3
2.2 主要脑机接口技术分类 3
2.3 技术实现中的关键挑战 4
第三章 人机交互模式设计与优化 5
3.1 基于脑机接口的交互模型构建 5
3.2 交互效率与用户体验提升策略 5
3.3 实时反馈机制的设计与应用 6
第四章 应用场景与案例分析 7
4.1 医疗康复领域的应用实践 7
4.2 教育与娱乐领域的发展潜力 7
4.3 安全性与伦理问题探讨 8
结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
原创性声明 12
版权使用授权书 12
