pyRiemann是基于scikit-learn API的Python机器学习库，专注于多变量数据处理和分类。该库利用对称正定矩阵的黎曼几何，为生物信号分析提供高级接口，主要应用于脑机接口领域。它支持运动想象、事件相关电位和稳态视觉诱发电位等范式，并实现了会话间和受试者间的迁移学习。pyRiemann提供详细文档和示例，适用于EEG、MEG和EMG等多种生物信号数据分析。

EEG-ATCNet是一种创新的深度学习模型,专门用于脑机接口中EEG信号的运动想象分类。该模型融合卷积神经网络、自注意力机制和时间卷积网络,有效提取EEG信号时空特征。在BCI竞赛IV-2a数据集上,EEG-ATCNet准确率达81.10%,优于其他常用模型。项目还实现了多种注意力机制和数据处理方法,为EEG信号分析研究提供了实用工具。

BrainFlowsIntoVRChat是一个开源项目,实现了脑电图(EEG)数据与VRChat的实时集成。项目基于BrainFlow库,支持多种生物传感器,可测量和传输放松度、专注度等脑波指标及心率、呼吸等生理数据。这些数据可用于虚拟形象的动画和表情控制,创造独特的互动体验。项目兼容多种硬件设备,并集成了基于机器学习的脑波意图识别功能。对于研究脑机接口与虚拟现实结合的开发者而言,这是一个实用的开源工具。

EEGwithRaspberryPI项目开发了一款适用于Raspberry Pi的EEG shield，为神经科学研究提供了便捷工具。项目包含硬件连接指南、数据读取脚本和实时可视化界面，支持250Hz采样率的数据采集。该开源设备仅供研究使用，不适用于医疗目的。项目还展示了基于眨眼的机器人控制，体现了其在脑机接口领域的应用潜力。