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2-2代碼示例（綠線是添加的線）：
2-3最新的256點原始EEG數據在EEG buff內部傳遞
在計算之前使用hamming窗口，然后使用單邊FFT譜
計算并存儲在fftBuff[]中，然后對fftBuff[]值進行平滑
具有先前的fftBuff[]值。
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采樣raw_uV->漢明窗口->fftBuff[]->平滑的fftBuff[]
3級（高級）：更詳細
這里沒有測驗。如果你喜歡，請閱讀
關于GUI中FFT的整個故事：
導入Minim庫，初始化FFT：
計算FFT并轉換為單個頻帶：
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在dB空間中平滑：
復制GUI進程的Matlab版本
概述：
（較舊版本的GUI從原始數據計算FFT，較新版本將
將FFT應用于濾波數據。此處使用過濾后的EEG）
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開窗和計算單邊FFT振幅譜：
1蘇州長顯間隔定義為緩存刷新自身的速度。下面是50個數據點
250Hz采樣率意味著1/5秒。
2蘇州長顯為了減少頻譜泄漏，對原始信號應用漢明窗口
信號：temp_han=temp_dat’蘇州長顯*hamming（L）；
3蘇州長顯然后，計算FFT振幅的公式為：temp_mag=abs（FFT（temp_han））；
4蘇州長顯為了將其轉換為單邊頻譜，
然后將除第一個（DC）和最后一個（在奈奎斯特頻率下）之外的任何點乘以
兩個校正振幅：temp_ mag＝temp_；temp_mag（2：結束1）=
2*temp_mag（2:end 1）；
在dB空間中平滑：
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上述Matlab代碼將很快提供MI和ME-BCI培訓
開放式BCI
MI-BCI訓練基于視覺運動想象
與其他腦力任務想象（例如，腦力減法、單詞
關聯）是內生性的唯一范例
需要外部刺激，但僅需要用戶的想象力動作。在里面
此外，MI被認為是BCI范式中最重要的類型
用于恢復運動功能。不同研究的結果
在MI-BCI中被證明是有用的心理行為實踐，并且
顯示了中風期間運動想象練習的有益效果
恢復不幸的是，估計15-30%的人不能使用
BCI系統，導致用戶中大量的BCI文盲
基礎
這篇文章介紹了如何使用OpenBCI實施MI-BCI培訓
32位板，通過向板添加兩個外部按鈕，添加
處理代碼的額外功能，并重寫OpenBCI
董事會代碼。
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圖1蘇州長顯帶有兩個外部按鈕的OpenBCI 32位耳機概述
準備開始MI-BCI培訓。
概述
運動圖像已成為BCI研究的最新趨勢
對運動的想象似乎在
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大腦，與用于執行任務的大腦相似或相同
同樣的動作。然而，是否類似的問題
招募的腦區之間的功能連接模式
與真實和想象的運動相關的
在BCI幀中尋址較少。
為了更好地理解真實和想象的大腦關聯
在當前的工作中，我們研究了時空
真實和假想的有節奏的手指敲擊過程中的腦電圖腦活動
任務重復的手指運動，外部由
已經研究了聽覺或視覺線索來研究大腦皮層
連通性、感覺運動協調。此外，在
BCI研究，手指和手的重復動作，真實和
想象中的一個，用于提取特征
用作檢測運動意圖的輸入。
這些特征包括功率降低的橫向模式和
α和β頻帶的增加。
人們普遍認為，當大腦處理某些事件時
正在進行的大腦節律活動可以被阻斷或去同步。
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通過頻率分析可以更好地檢測這些類型的變化
因為它們代表了正在進行的頻率特定的變化
EEG活動。它們通常包括功率降低（事件相關
去同步、ERD）和功率增強
（事件相關同步，ERS）。
這被認為是由于
潛在神經元群體的同步性。
實際和想象的ERD和ERS模式的演變
移動是通過平均能量分布來計算的
在時間-頻率域中的每個時刻進行EEG單次試驗。
我們專注于檢測β
ERD/ERS模式，先前描述為隨啟動和
運動動作的執行以及運動想象。
基于運動圖像的短時激活識別
關于頻率的內容可以改善決策和
增強BCI系統的性能。
方法論
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本次培訓的目的是研究大腦皮層
激活和連接子服務于真實和虛擬節奏
手指敲擊，從多通道分析
腦電圖（EEG）頭皮記錄。幾項研究
涉及手指敲擊的運動圖像顯示了類似的
方法論，強調三個短時間：焦點、線索、，
和休息。
實驗包括兩個簡單的肢體運動圖像任務（左
右手）。不同肢體的同時想象
有助于激活更大的皮質區域以及兩個
位于beta內相應電機區域的估計源
節奏
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圖2蘇州長顯運動圖像（MI）和運動的實驗圖表
執行（ME）培訓。
每次試驗都是10秒長，由不同的
狀態：
準備就緒：每個試驗命令的第一秒都會顯示警報
焦點：以下三秒基于倒計時
在提示之前，讓受試者做好準備
即將到來。
提示：只有4秒長，它顯示了必須的提示
在審判中完成。在每次試驗中，線索都是不同的。這是非隨機的
版本，這意味著提示出現在下面想象一下移動左手手指
休息：受試者在兩次試驗之間有兩秒鐘的休息時間。
設備
OpenBCI腦電圖耳機
無論您擁有什么OpenBCI EEG耳機版本，都能正常工作。
就我個人而言，我使用超皮質標記III“超新星”。你可以閱讀
更多信息請參見本文。
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電極位置
電極放置在運動皮層和體感皮層上。
參考電極和接地電極位于左耳垂和右耳垂，
分別地
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圖X蘇州長顯基于10-20系統的“超新星”電極配置。
兩個外部按鈕
面包板連接
有時，當研究腦電圖或其他生物電位信號時，你會
想要在外部事件或刺激之間有精確的時間安排
數據流。事實上，基于運動圖像的大腦計算機
接口（BCI）將受試者的運動意圖轉化為控制
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實時檢測特征腦電空間信號
對應于不同運動想象的分布
身體部位。在這種情況下，有必要知道
已向受試者提供外部輸入，以尋找信號
刺激后約400毫秒發生的腦電波。
此外，如果你想區分右和左
當你學習運動圖像或運動時的動作
執行時，您最好注意以下步驟。
圖6蘇州長顯兩個按鈕中導線的連接。
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連接（OpenBCI 32位板）
本博客的另一篇文章解釋了如何實現和添加兩個
OpenBCI 32位板的外部按鈕，以及如何連接
將兩個外部按鈕連接到OpenBCI 32位中的正確引腳
板
圖7蘇州長顯OpenBCI 32位板中導線的連接。
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上載
編輯OpenBCI GUI
在圖像的右上角，Playground選項卡顯示
每次審判的時間，你的審判次數，以及所有
與啟動/停止實驗相關的命令。
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圖8蘇州長顯實驗過程中OpenBCI GUI的屏幕截圖。
在上圖中，您可以更詳細地看到
顯示在OpenBCI GUI的Playground選項卡中。
將新代碼上載到OpenBCI板
您需要將新代碼上傳到OpenBCI 32位板
以便獲得每次試驗的信息，以及每次兩次試驗的信息
按鈕被按下。
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圖9蘇州長顯Arduino中OpenBCI 32位板代碼的屏幕截圖。
工具書類
[1] “EEG振蕩模式和認知過程的評估
在簡單和復合肢體運動圖像中”，Weibo Yi
、雙秋、王昆、張洪志、齊立新、周鵬、馮
他和董明。發布日期：2012年12月9日，
2014http://dx蘇州長顯doi蘇州長顯org/10蘇州長顯1371/journal蘇州長顯pone蘇州長顯0114853
[2] “簡單和
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復合肢體運動
圖像”，易微博，邱爽，Q洪志，張立新，萬百坤
和董明。神經工程與
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被許可方生物醫學中心有限公司2013年。
[3] 基于EEG的面向對象運動圖像研究
鎮壓”，Lili Li，Jing Wang，Guanghua Xu，Min Li和Jun Xie。
發布日期：2015年12月7日。
http://dx蘇州長顯doi蘇州長顯org/10蘇州長顯1371/journal蘇州長顯pone蘇州長顯0144256
[4] 論文：“基于EEG的腦-計算機接口（BCI）：
Hina Mistry的“輔助設備運動圖像調查”。
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OpenBCI 32位板上的兩個外部按鈕
在“腦-機接口（BCIS）”中
使用OpenBCI進行研究 |
