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用我的腦波控制一只六角蟲
自從我開始使用OpenBCI以來，我一直在尋求用大腦控制一些東西。
當然，不久前，我用腦電波成功地點亮了一個LED，但那很漂亮
易于理解的我想要更多�，F在我可以做到了。我可以用我的大腦控制一個機器人！對
炸薯條
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方法：我的機器人只有幾個動作可以做…左轉，右轉，向前走，然后
火為了控制大腦，我需要一種方法，利用大腦發出的信號來調用這些命令
腦理想情況下，我只會想到“火！”機器人會做出反應。不幸的是
各種腦波太難檢測。相反，我需要使用易于識別的腦電波
發現對我來說，“簡單”腦電波包括當我
閉上眼睛，以及當我看眨眼的電影時產生的腦電波（也稱為。
視覺夾帶）。所以，我的方法是使用OpenBCI來記錄我的腦波，寫
用于檢測這些特定類型腦波的軟件，并向基于機器人的系統發出命令
在其上檢測腦電波。
硬件設置：這個黑客的核心硬件類似于我通常的OpenBCI設置：EEG
電極、OpenBCI板、Arduino Uno和我的電腦。添加到該設置中的是十六進制
Bug本身及其遙控器，我對其進行了黑客攻擊，使遙控器可以由
阿杜伊諾。如下圖所示，我的腦電波信號從我的大腦一直傳到電腦
PC處理EEG數據，尋找阿爾法波或視覺夾帶波。如果有的話
檢測到后，它決定向機器人發出什么命令。命令被傳回給
Arduino，然后驅動遙控器，Hex Bug通過其通常的紅外鏈路接收遙控器。
以下是你在視頻中看到的所有片段
BCI
檢測心電圖
電極夾帶
頻率分析
六角蟲Mu波
OpenBCI
Python設置
信號焊接
輔助信號Bluetooth BrainBay
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在接受挑戰之后
自己一些像樣的腦電圖
電子，第二難
部分是變得體面
腦電圖電極。當然，他們。。。
使用
我的腦波
自從我努力
OpenBCI開始了，我一直
希望控制
我的大腦有些問題。
當然，不久前，我成功了我。。。
OpenBCI：測量
電極阻抗
腦電圖的重要驅動因素
信號質量如何
電極是
電氣連接至
皮常見的臨床和研究g。。。
熱門帖子www.senba.site
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腦電圖設置：我要測量我的阿爾法波，我要測量大腦
通過視覺夾帶產生的波浪。根據我以前的經驗，我知道兩者都是
最好是使用頭部背面的電極記錄（如果您進入“O1”位置
您的10-20電極放置標準）。我的頭上不需要到處都是電極。這就是
我只使用感應電極。就是這樣。當然，腦電圖也需要參考
電極，我放在我的左耳垂上。最后，腦電圖通常有第三個電極（“偏壓”或
我把它放在我的右耳垂上。
看看我的腦波頻率：如上所述，我的方法是控制我的
機器人通過檢測阿爾法波和視覺夾帶的腦波。這些很容易
可檢測，因為它們發生在特定頻率。α出現在10 Hz左右，視覺進入
無論我用什么電影，腦波都會以眨眼的速度出現（我最好的結果是
從5赫茲和7.5赫茲的電影）。所以，為了控制我的機器人，我將在這些位置尋找腦電圖信號
頻率：5 Hz、7.5 Hz和10 Hz。我將通過寫一些來“尋找”這些頻率
腦電圖處理軟件會查看腦電圖信號的頻率內容，看看這些
存在頻率。
以下是各部分如何協同工作的示意圖。
用我的
腦電圖設置
玩新游戲時
EEG系統（自制或
購買），這很重要
從以下信號開始：
容易獲得。通過啟動wi。。。
冥想時的腦電圖
早在九月份，我
和OpenBCI的人在一起
紐約制造商展覽會
炫耀我們的第一次
OpenBCI原型。我是
那里穿著m。。。
在中打開強（信噪比僅為6-7 dB）。圖中的其他峰值非常接近相同
大小，這將導致向機器人發送錯誤命令。在我的電影里
帖子中，有幾個錯誤的命令。
用錯誤命令平衡靈敏度：為了減少錯誤命令的數量，我可以
將檢測閾值提高到6 dB以上。不幸的是，正如前兩個頻譜圖所示
上面，我的5 Hz和7.5 Hz峰值通常很弱（<7 dB）。因此，任何試圖
將檢測閾值提高到6 dB以上將導致我無法再檢測到合法的大腦
波浪。我知道，因為這正是我嘗試過的調整過程。真倒霉如果我想要更多
可靠的性能，我需要開發一個比這個簡單的FFTthreshold更奇特的信號處理
方法未來的挑戰！
總結：即使在我的電影中看到了錯誤的命令，我仍然能夠命令
機器人在桌子周圍移動。我可以把它（大致）放到我想要的地方。我做到了
只有我的腦電波。我覺得這很令人興奮！耶！接下來的步驟是什么？
好吧，也許現在我有了這個，我可以繼續控制飛魚，或者
四旋翼機！對于我可以用大腦控制的事情，你還有其他很酷的想法嗎？
酷：這一黑客行為是IEEE Spectrum在OpenBCI上的一篇文章中發現的。涼的
看看這里。
更酷的是：這個黑客也被Wired發現了。享樂
接下來：我與OpenBCI的Joel和Conor分享了這篇黑客文章。你可以看到他們的運氣
在這里控制機器人。
跟進：跟進：我們使用了類似的方法讓一個5人團隊來控制大腦
游泳的鯊魚氣球。很酷�？纯催@里。
將其編程為發出“Forw ard”命令。信噪比>8 dB。
+19在谷歌上推薦
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標簽：BCI、檢測、夾帶、十六進制錯誤
答復
32條評論：
taro 2014年6月9日上午11:09
你好，Chip，
這是一個很棒的演示。你正在到達那里。我對你的工作感到驚訝
草圖供其他人使用。我可能會用Matlab試試你的方法，看看結果如何。
另外，降低檢測閾值并添加確認方法（反饋）如何
在發出命令之前發送到系統？例如，系統將要求使用雙眼
在發出命令之前，在一定的時間間隔內閃爍。它將不是一個純粹的腦電圖系統
雖然
回復
Chip 2014年6月9日上午11:50
嘿，謝謝你的閱讀！感謝您的反饋！
關于使用確認方法，我認為這是一個好主意。不幸地
我將檢測閾值降低到6 dB以下的經驗是
許多檢測結果表明，您必須不斷確認/拒絕候選操作。
那太痛苦了。
最好的方法是提高所需信號的信噪比
檢測……在這種情況下，它是我視覺上夾帶的腦波的SNR（5
Hz和7.5 Hz），需要加強。人們總是可以提高信噪比
通過額外的平均，但這會減慢響應時間。其他想法
我的經歷包括：
*更亮的閃爍燈
*閃爍的燈光具有更高的明暗對比度
*閃爍的燈光靠近我的眼睛，如眼鏡
或者，可以通過使用多個腦電圖電極來提高信噪比。如果我
在我的后腦勺上使用了多個電極（比如O1和O2），可能是
視覺上夾帶的信號在兩個電極之間是相干的，而
“噪音”（背景活動）可能不連貫。如果我利用連貫性
可能會得到另一個或兩個dB（兩個電極的最佳情況是SNR為+3 dB）。
因此，這些是我對提高命令可靠性的想法。
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繼續給我你的想法！
Chip 2014年6月10日晚上9:24
我剛剛讀了一篇關于穩態視覺誘發電位（SSVEP）的IEEE論文，就像我
在這里看我的閃光電影。正如我在上面的評論中提到的，
他們認為多個腦電圖電極可以提高性能。
在我上面的建議中，我說我可以在以下情況下尋求使用其他渠道：
SSVEP信號可能在通道之間是相干的（即，公共的）。通過添加
這些通道結合在一起，我可以提高SSVEP信號的幅度，這將
提高其信噪比，使其檢測更可靠。
相反，在IEEE的論文中，他們建議使用SSVEP
信號并不常見，但背景腦電圖活動（即“噪聲”）可能
成為普通人。他們建議將O1與PO1配對，將Oz與POz配對，或將O2與PO2配對
通過對這些對進行差分，可以降低噪聲幅值，這將是一個
同樣有效的方法來實現我的目標，提高信噪比。
好主意！
未知2016年1月12日上午6:20
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