ClosedLoop:用于构建闭环神经反馈系统的框架

时间:2024-04-18 00:53:41
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文件名称:ClosedLoop:用于构建闭环神经反馈系统的框架

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更新时间:2024-04-18 00:53:41

Python

闭环脑电神经反馈系统 该GitHub包含用于运行闭环实时EEG神经反馈系统的代码。 可获得神经反馈系统的视频演示。 提供示例数据。 该框架是: 专门使用Python源代码编写,以实现高度的模块化和透明性。 全自动,实时的实现方式,在整个神经反馈过程中无需任何手册。 不依赖于神经反馈会议之前的任何初步EEG记录。 可以使用带有干电极的消费级便携式EEG采集设备运行。 跨个体内和个体间变异的认知状态解码的鲁棒性。 该框架最初是针对视觉注意范例设计的( ),其中参与者的主观注意状态被实时解码,并用于更新后续的视觉刺激以使用反馈来调节注意状态。 该系统可以轻松地适应各种视觉范式(请参阅Stimuli )。 运行系统 在settings.py中设置实验,记录,预处理和分类参数。 使用EEG设备开始记录(我们使用了 。通过Lab Streaming Layer,LSL,支持使用最


【文件预览】:
ClosedLoop-master
----.gitignore(35B)
----README.md(10KB)
----Scripts()
--------experimentFunctions.py(34KB)
--------realtimeFunctions.py(19KB)
--------paths.py(870B)
--------settings.py(3KB)
--------__pycache__()
--------prepareImageStimuli.py(2KB)
--------runExperiment.py(887B)
--------runSystem.py(11KB)
--------randomizeParticipants.py(8KB)
--------streamFunctions.py(14KB)
----createIndices_example.PNG(6KB)
----systemComponents.png(500KB)
----imageStimuli()
--------.gitignore(14B)
--------female()
--------outdoor()
--------indoor()
--------male()
----experimentalParadigm.png(3.52MB)
----subjectsData()
--------.gitignore(14B)
--------01()

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