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脑电信号(EEG)是记录大脑神经元活动产生的电信号,通过脑组织接口(BCI)实现人脑与外部设备的交互。这类代码通常涉及信号采集、预处理、特征提取和分类等核心模块。
信号采集 脑电信号通过电极阵列从头皮获取,代码需要处理多通道模拟信号的数字化,通常会涉及采样率设置、信号增益调节等底层硬件交互逻辑。
预处理流程 原始脑电信号常包含工频干扰和肌电伪迹,常见处理步骤包括: 带通滤波(如0.5-40Hz)去除极端频率噪声 独立成分分析(ICA)分离眼动等伪迹 信号归一化消除个体差异
特征工程 时域特征(如峰峰值间隔)、频域特征(如α/β波能量比)是常用分类依据,部分先进系统会结合时频分析(小波变换)捕捉瞬态特征。
解码与执行 采用机器学习模型(如SVM、LSTM)将特征映射为控制指令,最终通过API与外部设备(如机械臂)建立闭环控制。这类代码需特别注意实时性优化和延迟补偿。