脑-机接口技术作为辅助、增强和恢复临床人群运动能力的工具,已被研究作为中风偏瘫等患者的一种辅助康复手段。BCI技术能够协助改善和恢复临床患者的运动感觉能力,比如通过BCI系统操纵机器臂,以充分诱导和促进大脑可塑性,调动偏瘫患者积极运动的意愿,使患者积极进行康复训练以获得良好的效果,恢复运动能力。由于患者手臂有运动障碍,在机械臂进行训练时容易碰撞造成伤害。论文设计了基于运动想象的防碰撞在线机械手臂康复系统,系统将采集到的EEG信号进行预处理、特征提取和模式分类,分类结果用于控制机械臂,并且将红外传感器用于监测手臂和周围物体之间的距离以防止手臂碰撞造成伤害,同时加上了人脸部识别功能进一步加强康复系统的实际操作功能。论文主要分为对脑电信号的处理和康复机械臂系统设计两大部分:(1)脑电信号的采集和处理分析主要介绍基于Open BCI平台的脑电信号采集过程,采集到相应的运动想象的EEG信号,经过预处理的脑电信号再通过基于改进的EMD结合WPT及CSP方法进行特征提取,并运用支持向量机将信号进行模式分类,实验运用该方法对9位受试者的运动想象脑电信号进行分类,平均准确率达95.9%,表明了该特征提取方法的可行性和有效性。(2)在线康复机械手臂系统的设计介绍了具有六自由度的机械手臂控制模块、计算机软件模块和下位机硬件指令接收执行模块。计算机将EEG信号分类后的指令传送至下位机在线控制机械手臂的曲伸。在手臂运动时结合手臂上的红外线传感器发出的信号进行避障。最后,结合人脸部识别模块,增加了一个机械臂的实际生活中的功能,当摄像头捕捉到人脸部时,机械臂将水杯向脸部方向延伸,完成辅助喝水的动作。论文对基于脑-机接口系统的康复机械臂在线控制实验结果进行了分析,表明了论文所进行的研究可以很好得处理EEG信号并通过分类后的指令控制机械手臂以实现预期的动作,帮助患者进行康复训练,为脑-机接口系统在康复领域的实际应用提供了一种新的思路。