- Оригинальный адрес:7 Javascript EEG Mind Reading Libraries for 2018
- Оригинальный автор:Gilad Shoham
- Перевод с:Программа перевода самородков
- Постоянная ссылка на эту статью:GitHub.com/rare earth/gold-no…
- Переводчик:geniusq1981
- Корректор:Park-ma,huangyuanzhen
Библиотека JavaScript для изучения сигналов человеческого мозга для чтения мыслей.
«Разве эта гарнитура не крутая?»
ЭЭГ — это метод обнаружения биоэлектрической активности в головном мозге человека. Его можно использовать для обнаружения состояний человека, таких как эпилепсия или опухоли головного мозга, для изучения связи между активностью мозга и познанием или для изучения того, как человеческий мозг реагирует на внешние раздражители, такие как музыка или изображения.
Хотя этот метод менее совершенен, чем другие методы, в некоторых отношениях он все же полезен — активность мозга может быть преобразована в поведение с помощью внешних устройств (например, роботизированных армий, оснащенных лазерным оружием).
В области развития сигнала ЭЭГ (по аналогииopenBCIтакие проекты), MathLab, python и R — все оченьпопулярный язык. Но, как и другие поля, такие какIOT,MLКак и некоторые другие области обучения, Javascriptтакже участвовать в.
как вBitВ рамках нашей работы мы усердно работали над поиском передовых приложений Javascript. Итак, вот некоторые действительно классные библиотеки Javascript и примеры, которые мы нашли, которые имеют дело с ЭЭГ. Вы можете предоставить другие более полезные проекты!
1. Muse-js
Пример можно найти в этой статье:medium.com/@URI is/hot eat…
Muse-js — это библиотека Javasript (использующая веб-Bluetooth), которая соответствует гарнитуре Muse EEG 2016 года. Вдохновленmuse-lslбиблиотека python, muse-js от@UriShakedCompile, и его целью является прямое управление веб-страницами через человеческий мозг. Почему нет?
Muse-js позволяет веб-разработчикам подключать, анализировать или визуализировать данные ЭЭГ с помощью таких инструментов, как браузеры, RxJs и Angular. В дополнение к обработке «обычных» сигналов ЭЭГ и отправке их на веб-страницы, muse-js также может обрабатывать сигналы ЭЭГ, связанные с движением глаз, что не только очень круто, но и очень полезно для передовых исследований человеческого познания. . попробуй.
2. Wits
wits является частью проекта Brain-Bits, представляющего собой библиотеку Node.js, которая может считывать данные изEmotivСигналы ЭЭГ от шлема ЭЭГ EPOC. Он реализован нативными модулями C (на основеopenyou/emokit-c), обрабатывает поток необработанных данных ЭЭГ от 14 электродов с частотой дискретизации 128 Гц и предоставляет конечным пользователям богатый интерфейс. Вот пример, пожалуйста, попробуйте.
const mind = require('wits')
mind.open()
mind.read(console.log)
3. Brain-monitor
Brain-monitor на самом деле представляет собой терминальное приложение, написанное на Javascript, которое может отображать сигналы ЭЭГ в режиме реального времени. Он работает со шлемом Emotiv EPOC EEG, анализируя исходные сигналы ЭЭГ с 14 электродов с частотой дискретизации 128 Гц, и может обрабатывать некоторую дополнительную информацию, такую как ориентация головы и даже уровень мощности шлема. Это хороший вариант для разработчиков, предпочитающих использовать командную строку.
4. Brain-bits
Brain-bits, созданная разработчиками Wits and Brain-Monitor, представляет собой онлайн-систему правописания P300 для шлема Emotiv EEG. Этот проект основан наElectronприложение, серверная часть запускает Node, а внешняя часть использует Vue.js, используя собственные модули Node.js иbrain.jsобрабатывать нейронные сети и использоватьd3нарисовать ЭЭГ. Вы можете проверить это на форуме разработчиков 2018 Amsterdam JS Forum.эта речьПосмотрите живую демонстрацию внутри и узнайте больше.
5. EEG-101
EEG-101 — это интерактивное учебное пособие по неврологии, использующее Muse и React Native для обучения основам ЭЭГ и BCI.Учебное приложение. Контент включает в себя, откуда поступает сигнал, как работает устройство и как обрабатываются данные. Разработано приложение для Android с использованием React Native. Проект включает универсальный двоичный классификатор для данных ЭЭГ, который использует Java API LibMuse для получения потока данных из шлема Muse. Это отличный способ захвата и воспроизведения сигналов ЭЭГ.
6. EEG pipes
Этот проект предоставляет конвейерные операторы RxJS для обработки данных ЭЭГ в средах Node и браузера, включая такие функции, как БПФ, спектральная плотность мощности (PSD) и пропускная способность мощности, буферизация и создание эпох, IIR-фильтры и многое другое. Обратите внимание, что вам нужен Observable об ЭЭГ, вы можете использовать RxJSfromEvent
Отправляйте события обратного вызова в поток Observable. Попробуйте.
7. Open BCI & JS
Open BCI — это проект с открытым исходным кодом, который предоставляет интерфейсы «мозг-компьютер» и недорогое оборудование. Создан группой инженеров, исследователей и производителей, которые хотели «разделить непоколебимую страсть к использованию сигналов ЭЭГ, чтобы лучше понять и расширить свои возможности».
На основе этого он создает основу для различных программных и аппаратных реализаций, связанных с ЭЭГ. Там есть несколько отличных реализаций Javascript, использующих все, от Node.js до Angular для обработки ЭЭГ, визуализации и многого другого. Вот несколько примеров.
-
[pwstegman/WebBCI: _WebBCI — :bar_chart: обработка сигналов ЭЭГ на основе JavaScript]((GitHub.com/квалифицированный специальный полный/W…)
-
neurosity/openbci-observable: _openbci-observable — Создание OpenBCI для Node Reactive_github.com
Также см:
познакомься с битом
BitМожет помочь вашей команде быстро создавать приложения, импортируя компоненты и модули в скомпилированные модули, которыми очень легко делиться, разрабатывать и создавать новые проекты из любого места. Попробуйте Bit out с Javascript, React или чем-то еще.
Выучить больше
Если вы обнаружите ошибки в переводе или в других областях, требующих доработки, добро пожаловать наПрограмма перевода самородковВы также можете получить соответствующие бонусные баллы за доработку перевода и PR. начало статьиПостоянная ссылка на эту статьюЭто ссылка MarkDown этой статьи на GitHub.
Программа перевода самородковэто сообщество, которое переводит высококачественные технические статьи из Интернета сНаггетсДелитесь статьями на английском языке на . Охват контентаAndroid,iOS,внешний интерфейс,задняя часть,блокчейн,продукт,дизайн,искусственный интеллектЕсли вы хотите видеть более качественные переводы, пожалуйста, продолжайте обращать вниманиеПрограмма перевода самородков,официальный Вейбо,Знай колонку.