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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行业分类-电信-一种基于非高斯中性向量特征选择的脑电波(EEG)信号分类方法.rar
2021-08-24 09:04:49
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脑电图数据自述
格罗斯伯格教授
克隆回购。
运行python -m SimpleHTTPServer
打开
导航到 3 个不同的可视化。
仅适用于 MATT 和 RAJ
如何从 .eeg 文件中读取数据：
第一次，你需要一个 virtualenv。 要创建它，请转到所需的目录，然后键入：
virtualenv venv
这将为您创建一个工作区。
安装后，每次要激活它时，导航到 venv 所在的venv ，然后键入：
source venv/bin/activate
激活后就可以开始工作了。
为项目创建一个目录，并初始化 git：
git init
完成后，您需要执行以下操作：
git remote add origin git@github.com:waleedasif322/Brain-EEG-data-Viz.git
从 GitHub 拉取最新代码。 现在
2021-07-03 18:03:36
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（毕业设计论文）基于脑电采集的汽车疲劳驾驶检测系统硬件设计
全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%，故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义。而最近十多年来，疲劳检测逐步取得人们的关注，为此本文设计了基于脑电采集的汽车疲劳驾驶检测系统的硬件电路。
脑电图（EEG）信号检测一直被誉为监测疲劳的“金标准”，所以本文将脑电信号作为检测疲劳的主要参数。为了准确采集脑电信号，本文设计的前端调理电路包括前置放大电路、四阶低通滤波电路、二阶高通滤波电路、中间级放大电路、50HZ陷波电路、极性转换以及末级放大电路，并由嵌入式ARM开发板EasyCortex M3-1752将采集到的脑电信号进行A/D转换后通过串口发送到计算机做进一步的处理。最后利用MATLAB对数据进行绘图分析，以及对系统进行整体分析和总结。
2021-04-27 19:30:45
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