基于EEG信号的上肢运动解码文献综述

基于脑电信号(EEG)的上肢运动解码是脑机接口(BCI)领域的一个重要研究方向，其目标是通过分析和解读人脑产生的EEG信号，识别出与上肢运动意图相关的脑电特征，并将其转换为控制信号，实现对外部设备(如机械臂、假肢等)的操控。

本综述首先介绍了EEG信号、上肢运动解码、脑机接口等基本概念，然后从解码模型、特征提取方法、实验范式等方面对近年来国内外该领域的研究进展进行了综述，并重点介绍了传统机器学习模型、深度学习模型以及迁移学习等方法在该领域的应用情况。

最后，对该领域未来可能的研究方向进行了展望。

关键词：脑电信号；上肢运动解码；脑机接口；特征提取；深度学习

脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)是一种不依赖于大脑正常输出通路(外周神经和肌肉组织)的信息传递系统，它通过采集和分析脑信号，识别人的意图，并将其转换为控制指令，实现与外界环境的直接交互[1]。

BCI系统为那些丧失运动能力的患者提供了一种与外界交流和控制环境的新途径，在医疗康复、智能控制、游戏娱乐等领域具有广阔的应用前景[2]。

脑电信号(Electroencephalogram,EEG)是脑神经元活动产生的电信号，它具有无创、易采集、时间分辨率高等优点，是目前BCI系统中应用最广泛的信号采集方式之一[3]。

基于EEG信号的上肢运动解码旨在通过分析和解读与上肢运动相关的脑电特征，识别用户的运动意图，并将其转换为控制信号，实现对外部设备(如机械臂、假肢、轮椅等)的操控，帮助瘫痪患者恢复部分运动功能，提高他们的生活质量[4]。

上肢运动解码是BCI领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展，但仍面临着许多挑战。

例如，EEG信号的信噪比较低，易受噪声干扰；上肢运动的自由度较高，解码难度较大；个体差异较大，解码模型的泛化能力有待提高等[5]。