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用脑波控制一只六角虫
来源:delsys表面肌电脑电分析系统_EMG_EEG_人因工程 | 发布时间:2022/7/25 16:20:39 | 浏览次数:

用我的脑波控制一只六角虫

自从我开始使用OpenBCI以来,我一直在寻求用大脑控制一些东西。

当然,不久前,我用脑电波成功地点亮了一个LED,但那很漂亮

易于理解的我想要更多。现在我可以做到了。我可以用我的大脑控制一个机器人!对

炸薯条

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方法:我的机器人只有几个动作可以做…左转,右转,向前走,然后

火为了控制大脑,我需要一种方法,利用大脑发出的信号来调用这些命令

脑理想情况下,我只会想到“火!”机器人会做出反应。不幸的是

各种脑波太难检测。相反,我需要使用易于识别的脑电波

发现对我来说,“简单”脑电波包括当我

闭上眼睛,以及当我看眨眼的电影时产生的脑电波(也称为。

视觉夹带)。所以,我的方法是使用OpenBCI来记录我的脑波,写

用于检测这些特定类型脑波的软件,并向基于机器人的系统发出命令

在其上检测脑电波。

硬件设置:这个黑客的核心硬件类似于我通常的OpenBCI设置:EEG

电极、OpenBCI板、Arduino Uno和我的电脑。添加到该设置中的是十六进制

Bug本身及其遥控器,我对其进行了黑客攻击,使遥控器可以由

阿杜伊诺。如下图所示,我的脑电波信号从我的大脑一直传到电脑

PC处理EEG数据,寻找阿尔法波或视觉夹带波。如果有的话

检测到后,它决定向机器人发出什么命令。命令被传回给

Arduino,然后驱动遥控器,Hex Bug通过其通常的红外链路接收遥控器。

以下是你在视频中看到的所有片段

BCI

检测心电图

电极夹带

频率分析

六角虫Mu波

OpenBCI

Python设置

信号焊接

辅助信号Bluetooth BrainBay

相干浓度

EOG ERPs眼伪影

hackathon黑客帽

阻抗冥想

Neurosky无PC噪音OpenViBE

其他人乌鸦鲨

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电极

在接受挑战之后

自己一些像样的脑电图

电子,第二难

部分是变得体面

脑电图电极。当然,他们。。。

使用

我的脑波

自从我努力

OpenBCI开始了,我一直

希望控制

我的大脑有些问题。

当然,不久前,我成功了我。。。

OpenBCI:测量

电极阻抗

脑电图的重要驱动因素

信号质量如何

电极是

电气连接至

皮常见的临床和研究g。。。

热门帖子www.senba.site

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脑电图设置:我要测量我的阿尔法波,我要测量大脑

通过视觉夹带产生的波浪。根据我以前的经验,我知道两者都是

最好是使用头部背面的电极记录(如果您进入“O1”位置

您的10-20电极放置标准)。我的头上不需要到处都是电极。这就是

我只使用感应电极。就是这样。当然,脑电图也需要参考

电极,我放在我的左耳垂上。最后,脑电图通常有第三个电极(“偏压”或

我把它放在我的右耳垂上。

看看我的脑波频率:如上所述,我的方法是控制我的

机器人通过检测阿尔法波和视觉夹带的脑波。这些很容易

可检测,因为它们发生在特定频率。α出现在10 Hz左右,视觉进入

无论我用什么电影,脑波都会以眨眼的速度出现(我最好的结果是

从5赫兹和7.5赫兹的电影)。所以,为了控制我的机器人,我将在这些位置寻找脑电图信号

频率:5 Hz、7.5 Hz和10 Hz。我将通过写一些来“寻找”这些频率

脑电图处理软件会查看脑电图信号的频率内容,看看这些

存在频率。

以下是各部分如何协同工作的示意图。

用我的

脑电图设置

玩新游戏时

EEG系统(自制或

购买),这很重要

从以下信号开始:

容易获得。通过启动wi。。。

冥想时的脑电图

早在九月份,我

和OpenBCI的人在一起

纽约制造商展览会

炫耀我们的第一次

OpenBCI原型。我是

那里穿着m。。。

在中打开强(信噪比仅为6-7 dB)。图中的其他峰值非常接近相同

大小,这将导致向机器人发送错误命令。在我的电影里

帖子中,有几个错误的命令。

用错误命令平衡灵敏度:为了减少错误命令的数量,我可以

将检测阈值提高到6 dB以上。不幸的是,正如前两个频谱图所示

上面,我的5 Hz和7.5 Hz峰值通常很弱(<7 dB)。因此,任何试图

将检测阈值提高到6 dB以上将导致我无法再检测到合法的大脑

波浪。我知道,因为这正是我尝试过的调整过程。真倒霉如果我想要更多

可靠的性能,我需要开发一个比这个简单的FFTthreshold更奇特的信号处理

方法未来的挑战!

总结:即使在我的电影中看到了错误的命令,我仍然能够命令

机器人在桌子周围移动。我可以把它(大致)放到我想要的地方。我做到了

只有我的脑电波。我觉得这很令人兴奋!耶!接下来的步骤是什么?

好吧,也许现在我有了这个,我可以继续控制飞鱼,或者

四旋翼机!对于我可以用大脑控制的事情,你还有其他很酷的想法吗?

酷:这一黑客行为是IEEE Spectrum在OpenBCI上的一篇文章中发现的。凉的

看看这里。

更酷的是:这个黑客也被Wired发现了。享乐

接下来:我与OpenBCI的Joel和Conor分享了这篇黑客文章。你可以看到他们的运气

在这里控制机器人。

跟进:跟进:我们使用了类似的方法让一个5人团队来控制大脑

游泳的鲨鱼气球。很酷。看看这里。

将其编程为发出“Forw ard”命令。信噪比>8 dB。

+19在谷歌上推荐

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标签:BCI、检测、夹带、十六进制错误

答复

32条评论:

taro 2014年6月9日上午11:09

你好,Chip,

这是一个很棒的演示。你正在到达那里。我对你的工作感到惊讶

草图供其他人使用。我可能会用Matlab试试你的方法,看看结果如何。

另外,降低检测阈值并添加确认方法(反馈)如何

在发出命令之前发送到系统?例如,系统将要求使用双眼

在发出命令之前,在一定的时间间隔内闪烁。它将不是一个纯粹的脑电图系统

虽然

回复

Chip 2014年6月9日上午11:50

嘿,谢谢你的阅读!感谢您的反馈!

关于使用确认方法,我认为这是一个好主意。不幸地

我将检测阈值降低到6 dB以下的经验是

许多检测结果表明,您必须不断确认/拒绝候选操作。

那太痛苦了。

最好的方法是提高所需信号的信噪比

检测……在这种情况下,它是我视觉上夹带的脑波的SNR(5

Hz和7.5 Hz),需要加强。人们总是可以提高信噪比

通过额外的平均,但这会减慢响应时间。其他想法

我的经历包括:

*更亮的闪烁灯

*闪烁的灯光具有更高的明暗对比度

*闪烁的灯光靠近我的眼睛,如眼镜

或者,可以通过使用多个脑电图电极来提高信噪比。如果我

在我的后脑勺上使用了多个电极(比如O1和O2),可能是

视觉上夹带的信号在两个电极之间是相干的,而

“噪音”(背景活动)可能不连贯。如果我利用连贯性

可能会得到另一个或两个dB(两个电极的最佳情况是SNR为+3 dB)。

因此,这些是我对提高命令可靠性的想法。

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回复

答复

继续给我你的想法!

Chip 2014年6月10日晚上9:24

我刚刚读了一篇关于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的IEEE论文,就像我

在这里看我的闪光电影。正如我在上面的评论中提到的,

他们认为多个脑电图电极可以提高性能。

在我上面的建议中,我说我可以在以下情况下寻求使用其他渠道:

SSVEP信号可能在通道之间是相干的(即,公共的)。通过添加

这些通道结合在一起,我可以提高SSVEP信号的幅度,这将

提高其信噪比,使其检测更可靠。

相反,在IEEE的论文中,他们建议使用SSVEP

信号并不常见,但背景脑电图活动(即“噪声”)可能

成为普通人。他们建议将O1与PO1配对,将Oz与POz配对,或将O2与PO2配对

通过对这些对进行差分,可以降低噪声幅值,这将是一个

同样有效的方法来实现我的目标,提高信噪比。

好主意!

未知2016年1月12日上午6:20

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