综述：基于脑电图的脑机接口技术在物联网智能家居环境中的集成：人机交互技术的深度对比分析

这篇综述深入探讨了基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）技术在智能家居（IoT）中的应用，系统分析了信号采集、特征提取、分类算法等关键技术，揭示了其在优化人机交互（HCI）范式中的潜力与挑战，为未来个性化、无障碍智能家居生态提供了理论支撑。

　　

Abstract
智能家居技术的兴起彻底改变了人与生活空间的互动方式，而基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）技术为重构人机交互（HCI）范式提供了全新路径。EEG-BCI通过直接解码用户神经信号，绕开传统输入设备，实现了“意念控制”智能家居的突破性交互模式。

Introduction
在 ubiquitous computing（UbiComp）框架下，智能家居已发展为集成自动化、内部网络与智能控制的生态系统。语音交互虽为主流HCI技术，但存在多路径效应等局限。相比之下，BCI技术尤其适用于运动功能障碍患者，其核心挑战在于老年用户对P300和SSVEP等诱发电位的响应较弱。

Literature Review
EEG-BCI系统通过信号采集、预处理、特征提取（如小波变换）和分类算法（如支持向量机SVM）四步流程实现指令转化。研究表明，SSVEP范式在智能家居控制中准确率达85%，但实时性受限于脑电信号的低信噪比。

Proposed Review and Comparative Analysis
对比分析显示，深度学习模型（如CNN）在特征分类阶段显著优于传统算法，但计算复杂度较高。系统集成方面，边缘计算可降低延迟，而跨平台兼容性仍是物联网（IoT）环境下的主要瓶颈。

Conclusion
EEG-BCI在智能家居中的应用仍面临伦理争议（如脑数据隐私）和技术瓶颈（如个体差异校准）。未来需结合增强现实（AR）和自适应算法，构建更包容的交互生态。值得注意的是，现有研究多聚焦青年群体，针对老年用户的普适性优化将是关键突破方向。

（注：全文严格基于原文缩编，专业术语与数据均引用自原文描述，未添加外部文献。）