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围绕基于现场可编程门阵列的处理器架构进行仿真使科学家们获得了更大的灵活性 ， 同时它减少了脑电图信号处理的运行时间 ， 甚至是功耗 。 例如 ， 在相关资料中 ， 贝尔瓦菲等人提出了一种高效的硬件/软件架构 ， 集成了整个脑电信号处理链 。 在此嵌入式脑机接口系统中 ， 将耗时的人工制品移除块导出为硬件加速器 。 其余模块被开发为在嵌入式Nios-II软核处理器上运行的嵌入式软件 。
同一团队提出了一种硬件/软件架构 ， 以使用基于WOLA技术的动态滤波器检测运动图像信号 。 嵌入式脑机接口系统在零点四三零秒试验的时间延迟内执行快速分类 ， 根据离线方法实现平均准确率百分之七十六点八零 ， 使用研究人员自己的记录实现百分之八十点二五 。 拟议架构的估计功耗约为零点七瓦 。 人们对未来十到二十年可能出现的脑机接口发展的愿景包括完全定制的低功耗实时嵌入式脑机接口系统 。
嵌入式脑机接口系统将安装在头皮上 ， 允许同时获取来自数千个神经元的脑电图信号 ， 处理和分析大脑活动 ， 以便将决定发送给从业者或嵌入式脑机接口的用户 。 采集脑机接口的发展进步 ， 使人们今天能够使用干电极采集脑电图信号并将其无线发送到基站进行进一步处理 。 在相关资料中 ， 瑞发等人提出了一种混合脑机接口 ， 它使用两个脑电图通道感知心理任务、稳态视觉诱发电位和闭眼检测的组合分类 。
通过基于微控制器的嵌入式平台获取大脑活动 ， 并将其发送到计算机进行处理和分类 。 未来脑机接口系统的愿景在今天变得太容易了 ， 主要是因为存在允许轻松实现脑电图信号处理算法的多样性开源库 。 在这方面 ， 与任何其他扩展领域一样 ， 以及现有的便利基础设施 ， 脑机接口社区的重点将在未来二十年转向脑机接口系统的嵌入式实施 。 随着现有嵌入式平台的进步和能力的提高 ， 脑机接口系统的嵌入式实施肯定会更快 。
第一个概念验证原型通常在台式计算机上进行验证 ， 可能使用具有促进早期原型设计功能的编程语言 ， 并依赖于外部接口的仿真 。 如果此初始原型不满足其功能要求 ， 则开发人员必须迭代和修改应用程序 ， 可能更改其数据类型 ， 应用代码转换 ， 如果有任何重构代码以满足所需的要求 。 此过程以开发人员了解这些修改对最终嵌入式脑机接口版本的影响为指导 。
一旦原型在台式计算机上得到验证 ， 嵌入式实现就会变得更加容易 ， 并且仍有待探索或确定嵌入式
【脑机接口|围绕处理器架构进行仿真，使科学家获得了更大的灵活性】四、由于阅读人们的内心想法而引起的道德问题的数量 。 五、无法保证个人数据的安全性不受攻击者或入侵者的攻击 。 六、在某些情况下 ， 需要进行
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