BCI-speller：创新的脑控EEG交互键盘技术

资源摘要信息:"BCI-speller: 使用脑控制界面的EEG交互式键盘" 一、EEG脑电图基础及应用 脑电图（EEG）是一种记录大脑电活动的检测方法，通过头皮上放置的电极捕捉神经元活动产生的电信号。BCI（Brain-Computer Interface，脑机接口）技术，它允许大脑直接通过EEG等神经信号与计算机或其他电子设备进行交互。BCI-speller项目正是利用这一技术，允许用户通过大脑的EEG信号控制计算机界面，实现更自然、直观的人机交互。 二、BCI技术在交互式键盘上的应用 BCI-speller项目主要利用的是视觉刺激诱发的事件相关电位（P300）。用户通过关注屏幕上的特定闪烁字符，产生可检测的P300波形，从而实现对键盘的控制。BCI-speller通过设置开始/停止闪烁和两次闪烁的模式来识别用户的输入意图，这一过程涉及到信号处理技术。 三、BCI-speller系统的工作流程 BCI-speller系统从蓝牙接口接收来自脑机接口设备的原始EEG信号，这一过程由apps/detector_peaks.py文件进行处理。信号处理包括对原始EEG数据的清洁和信号质量的提升，以便准确地检测到用户的意图。 处理完毕后，系统将检测到的命令通过socket传输到后端，然后通过WebSocket协议（apps/websocket_client.py 和 web_speller/* 目录中的文件）将操作指令广播到前端应用程序。前端应用程序最终负责呈现交互式键盘界面，并接收用户的输入。 四、BCI-speller项目的开发人员及分工 项目由四名开发者共同参与： - Jiri Borovec 负责数据处理。 - Łukasz Skarżyński 负责前后端开发。 - Jan Toman 负责设计工作。 - Marcin Matłacz 也参与前后端开发。 五、项目涉及的关键技术及工具 - 蓝牙接口（Bluetooth）: 项目使用蓝牙技术接收EEG设备信号，这是一种短距离、低成本的数据传输方法。 - Python: 主要编程语言，用于处理EEG信号、建立后端通信以及与前端交互。 - WebSocket: 一种网络通信协议，能够实现实时的双向通信，非常适合需要即时反馈的BCI应用。 - Jupyter Notebook: 一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档，可能被用于项目中的数据探索和算法测试。 六、标签说明 - keyboard: 项目涉及键盘交互界面的设计和实现。 - frontend: 指的是用户交互界面部分，即用户可以直接看到和操作的部分。 - backend: 通常指的是服务器端应用程序，处理请求、运行后台任务等。 - signal-processing: 信号处理是BCI-speller项目的核心技术之一，用于分析和解读EEG信号。 - eeg: 脑电图是项目数据来源，涉及到数据的采集和分析。 - JupyterNotebook: 可能用于项目的实验分析、数据探索和算法验证。 七、项目文件结构 BCI-speller项目的源代码位于压缩包子文件“BCI-speller-master”中，可能包含了多个子目录和文件，涉及到数据处理、信号检测、前后端通信等关键组件。开发者可依照项目文件结构进行代码的阅读、调试与扩展。