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EEGwithRaspberryPI

Raspberry Pi EEG shield开源项目助力神经科学研究

PiEEG脑机接口树莓派开源项目生物信号Github

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。

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介绍相关项目
BrainFlowsIntoVRChat - 脑电图数据实时集成VRChat的开源项目
BrainFlowGithubOSCVRChat开源项目神经反馈脑机接口
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。
EEG-To-Text - 脑电波解码实现文本生成及情感分析
EEG解码GithubZuCo数据集开源项目神经语言处理脑电图转文本零样本情感分类
EEG-To-Text项目探索脑电波解码技术，实现开放词汇文本生成和零样本情感分类。该项目基于ZuCo数据集，利用神经网络模型将脑电波信号转换为文本并进行情感分析。这项技术可能为人机交互、辅助沟通和认知科学研究提供新的研究方向。
deepsleepnet - 自动睡眠阶段评分深度学习模型
DeepSleepNetEEGGithub开源项目深度学习睡眠阶段评分神经系统工程
DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型，用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术，大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估，DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。
RPi-Monitor - 开源嵌入式设备实时监控应用
GithubRPi-MonitorRaspberry Pi实时监控嵌入式设备开源项目
RPi-Monitor是一个开源的嵌入式设备实时监控应用。它集成了Web服务器、警报系统和SNMP等功能，最初为Raspberry Pi开发，现可用于多种嵌入式平台。该工具提供直观的界面和灵活的配置选项，适用于各类嵌入式系统的性能监控和管理。
EEG-ATCNet - 创新深度学习模型提升运动想象分类
ATCNetEEGGithub开源项目注意力机制深度学习脑机接口
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。
heartbeat - 基于视频分析的非接触式心率测量开源项目
Github人脸检测信号处理开源项目心率测量无接触监测远程光电容积脉搏波描记法
Heartbeat是一个利用远程光体积描记法(rPPG)进行心率测量的开源项目。该项目采用OpenCV库实现人脸检测和跟踪，通过频率分析和滤波技术估算心率。它通过分析面部视频中的细微肤色变化来实现非接触式心率监测。Heartbeat支持实时视频流分析和离线视频文件处理，并提供多种算法选项和可调参数。这一创新工具不仅适用于研究人员和开发者，还为远程健康监测和情感状态评估等领域提供了新的可能性，展示了计算机视觉技术在健康监测领域的巨大潜力。
NeuroRA - 多模态神经数据表征分析工具箱
GithubNeuroRAPython工具箱多模态神经数据开源项目神经数据分析表征相似性分析
NeuroRA是一个开源的Python工具箱，用于多模态神经数据的表征相似性分析。它支持包括行为、EEG、MEG、fMRI在内的多种神经数据类型，提供神经模式相似性、时空模式相似性等分析功能。该工具箱还实现了跨时间RSA和基于分类的EEG解码等创新方法，为神经科学研究者提供了一个功能全面的分析平台。
Raspberry-Pi-Dashboard - 基于Web的树莓派系统监控与管理工具
GithubRaspberry Pi Dashboard开源项目硬件信息系统监控网页管理远程控制
Raspberry-Pi-Dashboard是一个开源的树莓派系统监控与管理工具,基于Web技术开发。用户可通过浏览器实时监控硬件状态、查看系统详情、进行密码保护访问和系统操作。该工具支持响应式设计和深色主题,适用于桌面和移动设备。它无需额外软件,安装简便,为树莓派用户提供了便捷的系统管理方案。
awesome-raspberry-pi - Raspberry Pi资源全集 硬件软件开发应用指南
GithubRaspberry Pi单板计算机嵌入式开发开源硬件开源项目树莓派系统
此资源集合涵盖Raspberry Pi硬件型号、操作系统、开发工具及项目案例,适合初学者和专业开发者。内容包括最新硬件介绍、系统镜像选择、实用工具推荐,以及多样化的应用实例,全面展示了Raspberry Pi的功能和潜力。资源丰富,结构清晰,是学习和开发Raspberry Pi的重要参考。
Heart-rate-measurement-using-camera - 摄像头实时心率监测系统
Github人脸检测傅里叶变换实时监测开源项目心率测量摄像头
Heart-rate-measurement-using-camera项目开发了一种基于摄像头的非接触式心率测量系统。该系统通过分析面部皮肤颜色变化来提取心率信息，主要用于监测驾驶员的生理状态。系统采用面部识别技术定位感兴趣区域，并结合带通滤波器和快速傅里叶变换处理数据。除实时心率测量外，项目还提供数据可视化和颜色放大功能，增强了心率监测的直观性。值得注意的是，该系统目前仅支持单人检测，且需要被测者在摄像头前保持稳定约10秒以获得准确结果。
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