腦機接口（Brain-Computer Interface, BCI）技術作為連接人類大腦與外部設備的重要橋梁，正在逐步改變醫療、康復、娛樂乃至工業領域的技術格局。然而，傳統腦機接口系統通常依賴多通道腦電信號采集設備，這不僅增加了設備復雜度和成本，還限制了其在便攜式和消費級場景中的應用。近日，創新型科技企業微算法科技研發的“基于少通道運動想象的腦機接口信號識別改進算法”取得重大突破，不僅在技術層面展現了卓越的性能，還為少通道腦機接口系統的開發提供了全新思路。

腦機接口技術通過捕獲大腦的電生理信號，將其轉化為可識別的指令，從而實現對外部設備的控制。其中，基于運動想象（Motor Imagery, MI）的腦機接口因其無需外部刺激即可生成控制信號，成為研究的熱點。運動想象是指個體在腦海中模擬身體運動（如想象左手或右手運動）而無需實際執行動作，大腦皮層相關區域會產生特定的腦電信號（EEG），如μ節律（8-13 Hz）和β節律（13-30 Hz）的變化。這些信號可以通過電極捕獲并用于控制外部設備。

傳統的運動想象腦機接口系統通常依賴于多通道腦電采集設備，電極數量通常在16至64個甚至更多。這種多通道設置能夠提供豐富的空間信息，有助于提高信號的信噪比和分類精度。然而，多通道系統存在顯著的局限性：設備體積龐大、設置復雜、成本高昂，且對用戶的操作要求較高。這些因素限制了腦機接口技術在家庭、移動或便攜式場景中的應用。此外，多通道設備在信號處理過程中需要較高的計算資源，這進一步增加了系統的功耗和延遲。

為了解決上述問題，少通道腦機接口系統應運而生。少通道系統通常使用4至8個電極，顯著降低了設備復雜度和成本。然而，減少電極數量會導致信號的空間分辨率下降，特征提取和分類的難度大幅增加。公共空間模式（Common Spatial Pattern, CSP）作為一種經典的特征提取算法，CSP算法通過構建空間濾波器來最大化不同類別的腦電信號方差差異，但當通道數量減少時，信號的空間信息不足，導致濾波器的有效性下降，甚至可能無法準確區分不同的運動想象任務。

針對這一技術瓶頸，微算法科技（NASDAQ:MLGO）提出了一種基于少通道運動想象的腦機接口信號識別改進算法，通過創新的特征提取方法和決策融合策略，顯著提升了少通道系統的信號識別精度和魯棒性。微算法科技該算法創新性地提出了三種不同的映射關系，其核心在于組合特征提取方法，并結合Dempster-Shafer證據理論（D-S證據理論）進行決策層融合，從而實現少通道腦電信號的高效識別。

首先，該算法保留了經典CSP算法作為基礎特征提取方法，但對其進行了優化。針對少通道場景，微算法科技調整了CSP的空間濾波器設計，通過引入正則化技術和降維方法，增強濾波器對噪聲的魯棒性，從而在通道數量有限的情況下盡可能保留信號的區分信息。

其次，微算法科技引入了基于頻域特征的映射方法。運動想象腦電信號在μ節律和β節律頻段具有顯著的功率變化（即事件相關去同步化/同步化，ERD/ERS）。通過對信號進行小波變換（Wavelet Transform），提取特定頻段的功率譜密度（Power Spectral Density, PSD），并結合時間窗分析，生成頻域特征映射。這種方法能夠捕捉信號在不同時間和頻率維度上的動態變化，彌補了CSP在少通道場景下空間信息不足的缺陷。

第三，微算法科技開發了一種基于時域統計特征的映射方法。通過計算信號的統計特征（如均值、方差、偏度和峰度），并結合短時傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT），生成時頻域的混合特征。這種方法特別適合處理非平穩的腦電信號，能夠進一步豐富特征的多樣性。

這三種映射關系的結合，構成了一個多維特征提取框架。相較于單一的CSP算法，該框架能夠從少通道腦電信號中提取更豐富的信息，顯著提高了特征的區分度和魯棒性。

在特征提取的基礎上，微算法科技針對每種映射關系分別訓練了一個支持向量機（Support Vector Machine, SVM）分類器。SVM是一種基于最大間隔超平面的監督學習算法，適用于小樣本、高維數據的分類任務。每個SVM分類器都基于對應的特征映射進行訓練，輸出概率值而非硬性分類結果。這種概率輸出不僅提供了分類的置信度，還為后續的決策融合提供了基礎。

為了確保分類器的性能，微算法科技采用了徑向基函數（Radial Basis Function, RBF）核的SVM模型，并通過交叉驗證優化了模型的超參數（如核參數和正則化參數）。此外，針對少通道腦電信號的噪聲問題，在訓練過程中引入了數據增強技術，例如通過添加高斯噪聲或對信號進行時間軸平移，模擬不同的信號采集條件，從而提高模型的泛化能力。

此外，單一分類器的輸出在少通道場景下可能受到噪聲和信號變異性的影響，導致分類結果不穩定。為了進一步提高系統的魯棒性和準確性，微算法科技該算法在決策層引入了Dempster-Shafer證據理論（D-S證據理論）進行多分類器融合。D-S證據理論是一種處理不確定性推理的數學框架，能夠將多個信息源的證據進行融合，從而得出更可靠的決策。在本研究中，三個SVM分類器的概率輸出被視為獨立的證據源。D-S證據理論通過定義信任函數（Belief Function）和似然函數（Plausibility Function），對這些概率輸出進行加權融合，最終生成測試樣本的分類結果。

通過D-S證據理論的融合，算法能夠充分利用三種映射關系的互補性，顯著提高分類的準確性和穩定性。實驗結果表明，該方法在少通道場景下的分類精度較傳統CSP算法提升了約15%-20%。

該技術的突破為少通道腦機接口系統的開發提供了新的可能性，其潛在應用場景十分廣泛。在醫療領域，該技術可用于輔助神經康復。在消費電子領域，少通道腦機接口可集成到可穿戴設備中，實現更便捷的腦控交互，如控制智能家居設備或玩腦控游戲。此外，該技術還可應用于工業領域，例如通過腦電信號控制機械臂，提高生產效率。

微算法科技（NASDAQ:MLGO）基于少通道運動想象的腦機接口信號識別改進算法技術發布，標志著腦機接口技術在便攜化和普及化方向上的重要進步。通過創新的組合特征提取方法和Dempster-Shafer證據理論的決策融合，該技術顯著提升了少通道腦電信號的識別精度和魯棒性，為腦機接口的廣泛應用提供了強有力的支持。未來，隨著技術的進一步優化和應用場景的拓展，這項技術有望在醫療、消費電子和工業領域發揮更大的作用，為人類與機器的交互開辟全新的可能。