一、引言

生物电信号测量技术通过对脑电、肌电、神经电信号的采集与分析，实现对神经活动的实时监测与意图识别，是推动神经康复、脑机接口与智能假肢控制的关键技术。随着柔性电极、可穿戴设备与AI解码算法的发展，该技术正逐步走向临床实用化。

二、生物电信号解码的基本原理与发展历程

1. 脑电信号（EEG）解码

基于事件相关电位（ERP）、运动想象（MI）等模式识别意图。

2. 局部场电位（LFP）与单神经元信号解码

用于高精度神经活动识别，常见于侵入式BCI。

3. 肌电信号（EMG）与神经电信号（ENG）解码

用于肢体动作意图识别与假肢控制。

三、核心技术与系统组成

1. 多通道信号采集与放大系统

包括高精度放大器、滤波器、ADC模块。

2. 柔性电极与可穿戴设备

如干电极、石墨烯电极、柔性贴片等。

3. 神经解码与意图识别算法

包括深度学习、卷积神经网络、递归神经网络等。

四、典型应用场景

1. 神经康复与假肢控制

通过脑电信号控制义肢动作，帮助残障人士恢复功能。

2. 意识障碍患者沟通

利用EEG识别患者意图，辅助沟通与诊断。

3. 游戏与虚拟现实交互

通过脑电或肌电信号实现非接触式人机交互。

五、挑战与未来发展趋势

当前面临的问题包括：

信号噪声大，信噪比低；

个体差异影响模型泛化能力；

长时间佩戴舒适性与稳定性问题。

未来发展方向包括：

非侵入式高分辨率脑电测量技术；

AI驱动的神经解码与意图识别系统；

可穿戴式脑机接口设备开发；

标准化脑电信号数据库建设；

结合脑磁图（MEG）实现多模态融合测量。