摘要
随着人工智能和脑科学的快速发展，脑-机接口(BCI)技术作为一种新兴的人机交互方式，近年来受到了广泛关注。
其中，基于运动想象的脑机接口系统利用了人脑在想象肢体运动时产生的脑电信号(EEG)变化，具有无创、直观等优点，在医疗康复、娱乐交互等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，在实际应用中，由于脑电信号的微弱性和易受干扰性，如何准确检测用户的空闲状态，以提高系统的鲁棒性和可靠性，成为了一个亟待解决的关键问题。
本文围绕基于运动想象的空闲状态检测系统设计主题，首先介绍了运动想象脑机接口和空闲状态检测的相关概念，并对现有研究方法进行了综述，包括传统机器学习方法和深度学习方法。
然后，重点阐述了不同方法的优缺点、适用场景以及性能比较，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：运动想象；空闲状态检测；脑机接口；脑电信号；机器学习
#1.1运动想象脑机接口运动想象脑机接口(MotorImagery-basedBrain-ComputerInterface,MI-BCI)是一种利用脑电信号(EEG)识别用户运动意图的系统[1]。
当用户想象某种肢体运动时，例如左手握拳、右手抬臂等，大脑皮层相应区域的神经元会被激活，并产生特定模式的脑电信号变化。
MI-BCI系统通过采集和分析这些脑电信号，可以识别用户的运动意图，并将其转换为控制外部设备的指令。
#1.2空闲状态检测在MI-BCI系统中，空闲状态是指用户没有进行任何运动想象任务的状态，也称为静息状态。
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