1. 本选题研究的目的及意义
随着脑机接口（BCI）技术的快速发展，基于运动想象的脑机接口系统在各个领域展现出巨大的应用潜力，例如辅助残疾人进行交流与控制外部设备、增强人机交互体验等。
然而，在实际应用中，用户并非始终处于执行特定任务的状态，而是可能存在休息或进行其他无关活动的情况，即“空闲状态”。
如果不能有效识别用户的空闲状态，系统就可能误将无关脑电信号识别为控制指令，导致错误操作或降低系统效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
空闲状态检测作为脑机接口系统中的重要组成部分，近年来受到国内外研究者的广泛关注，并取得了一系列进展。
1. 国内研究现状
国内学者在基于运动想象的空闲状态检测方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容如下:1.系统需求分析与架构设计:明确系统的功能需求、性能指标和应用场景，设计系统的整体架构，包括硬件模块、软件模块以及数据流程等。
2.运动想象脑电信号采集与预处理:进行实验设计，招募被试并采集高质量的运动想象脑电数据，并对采集到的脑电信号进行预处理，包括去噪、滤波、特征提取等，以提高信号质量和特征区分度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验法、文献研究法和工程实现法相结合的方式进行。
首先，通过查阅国内外相关文献，了解基于运动想象的脑机接口和空闲状态检测的最新研究进展，为系统的设计和实现提供理论基础。
其次，进行实验设计，招募志愿者参与实验，使用脑电采集设备采集不同任务状态下的脑电信号，并对采集到的数据进行预处理，提取有效的特征信息。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.融合多种特征提升检测精度:将传统的时域、频域特征与空间特征相结合，构建多维度特征集，以提高空闲状态检测的精度和鲁棒性。
2.探索深度学习模型的应用:尝试将深度学习模型，例如卷积神经网络或循环神经网络，应用于空闲状态检测，以期实现更精准、自动化的特征提取和分类。
3.优化系统设计提升实用性:在系统设计中，注重实时性和用户友好性，力求开发一个能够实时检测空闲状态、易于操作和使用的BCI系统，为实际应用提供便利。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李军, 胡波, 蔡晓霞, 等. 基于稳态视觉诱发的脑-机接口系统综述[J]. 电子学报, 2018, 46(10): 2318-2329.
2. 徐宝, 许敏, 周佳, 等. 基于运动想象脑电信号的脑-机接口研究进展[J]. 模式识别与人工智能, 2020, 33(12): 1125-1140.
3. 邓春雷, 尹怡欣, 王浩, 等. 基于深度学习的运动想象脑电信号识别研究进展[J]. 控制理论与应用, 2021, 38(01): 1-14.
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