基于可以帮助行动不便的人，找到新的操作便捷的代步工具的目的，本研究通过TGAM内核的脑电波信号采集模块，再将采集到的数据通过硬件滤波剔除杂波的方式，将原始脑电波信号线性模拟后放大处理，采集到的数据最后会经过算法转为所需数据，经蓝牙串口（2.0）传输到单片机进行分析处理，并执行相应指令，以实现对小车车模的控制，从而完成了由意念控制小车运动的设想。
2021-09-24 11:27:56
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基于最大诱发React空间滤波器的基于SSVEP的脑机接口的空闲状态检测算法
2021-09-22 19:37:27
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脉搏信号是一种微弱的生物电信号，是神经细胞传导信息时在血管内部或皮肤表面电活动的总体反映。脉搏信号一般是通过人手指靠触压来获取，本文利用具有高灵敏度的脉搏传感器来获取，然后通过差动放大器的输入端进行放大，最后由记录设备记录以便对脉搏信号做进一步的分析处理。本论文介绍了脉搏信号的获取、放大、采集、显示以及记录的软硬件设计以及对脉搏信号的分析处理。
2021-09-17 09:11:28
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基于脑电图的低成本脑机接口
该项目使用来自用户的实时 EEG 来控制使用稳态视觉诱发电位的简化键盘。
在启动时，用户应盯着其中一个复选框记录基线 EEG。 一旦复选框开始闪烁，用户就可以开始进行选择。 有五个闪烁的复选框，每个闪烁的频率不同。 每个框上方还有一些逗号分隔的选项，用户可以通过查看和专注于它来选择。 该框将突出显示，选项在复选框之间细分。 这将重复进行，直到选择了一个选项。 如果选项是字母/数字，它将显示在文本框中。
SSVEP BCI 现在不可靠
电路文件夹中是单通道 EEG 测量电路的 ltspice 原理图，该电路由 Nucleo F303K8 测量。 这些值被发送到处理数据的脑机接口。
电路的视频概述可以在下面看到
在 Alpha BCI 文件夹中可以找到一个简单的 Alpha 波 BCI，下面可以看到演示视频
这是我最后一年的电气/电子工程学位项目
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2021-09-16 11:10:10
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Deep Learning for EEG-Based Preference论文精读手写笔记。笔记都总结了各部分的框架，方便读者基于笔记找到文献对应内容的基本框架及概念。文章原文资源在博主的另一个下载链接即可免费下载，稍后出一篇关于这篇文献的精读导读。三者结合起来读更配噢。
2021-08-29 22:35:32
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