1樓：ShiningObsidian
我本科碩士博士一直是生物醫學工程專業神經工程方向，大概可以回答一下這個問題，簡略的研究經歷見這個答案https://www.
。先說結論，既然本身是乙個交叉學科，那麼需要的能力也是來自於各個方面。比較明顯的區分在於實驗室中既有MD，Ph.D,還有我這種純粹的Ph.D。
前者負責大部分動物實驗以及各種我搞不定的部分，這部分要求的技能我並不清楚，很難給出有效建議；後者（我）負責資料處理模型設計等，這部分要求的核心內容就是：你的機器學習理論水平，以及把你的機器學習演算法實現出來的能力。前者在本科階段最好的鍛鍊方式之一就是參加數學建模競賽（當然這跟我本人的經歷有關，我上大學時浙大還沒有機器學習這門課，不知道現在改了沒有）。
後者基本上就是coding的能力，建議如果是初學者，從matlab入手是乙個很好的選擇，但是膽子大了之後一定要去試一試其他語言，比如python。畢竟所謂腦機介面，「腦」的部分，即如何把神經衝動翻譯成有價值的命令，多數是用matlab完成的，但是「機」的部分，即如何用這些命令控制機械，這裡要用到的語言就五花八門了，沒必要之前就一一掌握，但是要不害怕去學。多說一句，如果題主是在國內讀的本科，很有可能因為國內工科一開始就要學C並且C的教材過於反智等原因，從而對整個coding產生反感。
解決方式如前所述，請從matlab入手，並牢記《銀河系漫遊指南》封面上大而友善的四個字「不要恐慌」。
2樓：子夜
嗯。。不請自來，我現在研究生的畢設題目是關於利用 EEG 的motor imagery 來做乙個authentication system，並且包含了fuzzy commitment的一些結構，所以說我還是對bci有些了解的。我覺得這個領域到現在為止，還是乙個大大的坑。
bci最大的挑戰就是收集的訊號你不知道到底有什麼意義，只能根據預先設計的實驗來推測你提取的特徵是有用的，然而好多時候，你輸入的訊號由於實驗過程的問題，並不是啥特別好使的東西，所以你在處理的時候真的很糟心。。。好像跑題了。
推薦課程的話，我覺得還是好好學學神經科學，了解清楚神經元怎麼產生和傳遞乙個訊號之類的知識，訊號處理和機器學習算是進行分類的必備基礎，所以好好學學這兩門課，不一定非要明白演算法寫出來和優化的，但是最基礎的工具箱還是要會用，會省事兒不少。這個方向是熱門，我們公司去年還招了乙個phd來做，但是我瞅了一眼工作量，40%～50%實驗，所以實驗相關的知識還是要具備的。我覺得bci這個領域太廣了，科學家們到現在都沒太弄明白腦電波怎麼回事，好多人已經開始琢磨的來利用它們做一些看起來那麼玄幻的事，總覺得不太靠譜。。。
當然這也許和我們公司在bci這個領域裡不太強有關？
3樓：潘晨
關於生物方面的知識，在剛進去bci領域的時候也相似的問過乙個曾經研究過神經科學的牛導，求推薦一些入門的書。結果是他並不推薦沒有這方面背景的人為了研究bci去涉足，乙個是神經科學的書確實難啃，再就是bci很大程度上是乙個訊號處理的問題。怎麼提取特徵怎麼分類，這些演算法的內容掌握就算入門了。
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