用脑机接口来打《王者荣耀》？

2.信息分析

收集好了足够多的信息后，就要进行信号的解码和再编码以处理干扰。脑电信号采集过程中的干扰有很多，如工频干扰、眼动伪迹、环境中的其他电磁干扰等。

分析模型是信息解码环节的关键，根据采集方式的不同，一般会有脑电图（EGG），皮层脑电图（ECoG）等模型可以协助分析。信号处理、分析及特征提取的方法包括去噪滤波、P300信号分析、小波分析+奇异值分解等。

3.再编码

将分析后的信息进行编码，如何编码取决于希望做成的事情。比如控制机械臂拿起咖啡杯给自己喝咖啡，就需要编码成机械臂的运动信号，在复杂三维环境中准确控制物体的移动轨迹及力量控制都非常的复杂。

但编码形式也可以多种多样，这也是脑机接口可以几乎和任何工科学科去结合的原因。最复杂的情况包括输出到其他生物体上，比如小白鼠身上，控制它的行为方式。

4.反馈

获得环境反馈信息后再作用于大脑也非常复杂。人类通过感知能力感受环境并且传递给大脑进行反馈，感知包括视觉、触觉、听觉。

脑机接口实现这一步其实是非常复杂的，包括多模态感知的混合解析也是难点，因为反馈给大脑的过程可能不兼容。

  脑机接口历史重要里程碑  

1924年，德国精神病学家Hans Berger发现了EEG。

1969年，华盛顿大学医学院利用猴子进行脑电生物反馈的研究。

1990年代，Nicolelis完成对老鼠运动脑电波的初步研究后，在夜猴内实现了能够提取皮层运动神经元的信号来控制机器人手臂的实验。

1999年，哈佛大学的Garrett Stanley试图解码猫的丘脑外侧膝状体内的神经元放电信息来重建视觉图像。

2000年后，Donoghue小组实现恒河猴对计算机屏幕上的光标的运动控制来追踪视觉目标，其中猴子不需要运动肢体。

2009美国南加州大学的Theodore Berger小组研制出能够模拟海马体功能的神经芯片。该小组的这种神经芯片植入大鼠脑内，使其称为第一种高级脑功能假体。

2012年巴西世界杯——机器战甲，身着机器战甲的截肢残疾者，凭借脑机接口和机械外骨骼开出了一球。