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使用Muse EEG传感器检测电脉冲频谱中的频率
张览秀
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有好主意吗？用这个可以检测您的注意力的灯泡来了解它有多亮！
更准确地说，我们正在使用 Muse EEG 传感器来检测大脑不断发出的电脉冲频谱中的 β 范围频率！然后我们通过NodeBots系统将其通过管道打开一盏灯——甚至通过 WiFi。惊人的。
缪斯设置
首先，在尝试这个项目之前熟悉你的 Muse：你与电极的连接越好，你对脑电波的控制越好，演示就会越好。
在您的手机上安装 Muse Monitor 应用程序：
您需要进行流媒体设置，如下面的 Arduino 部分所述。现在，玩转图表并了解不同的 EEG 频段（delta、theta、alpha、beta、gamma）及其含义。
在亚历克斯的案例中，她练习一次打开和关闭 LED 灯 5-10 秒，以说服怀疑论者相信大脑控制确实是真实的。提高 Beta 活动的一种简单方法是简单地打开灯。尽量不要移动太多或收紧肌肉。您还可以观察屏幕上的数字或线条，让它们增加。如果您没有视觉反馈，您也可以练习在头脑中做一些困难的数学——任何需要集中注意力的事情。
您也可以采取更轻松的方法，为此使用 alpha 频带而不是 beta。这与平静的精神状态有关，当你闭上眼睛时会得到很大的提升。
阿杜诺
首先，我们在 Maker Faire 之后的深夜在布鲁克林的 Arduino Pro Mini 上构建了它。我们在一个用灯泡形杯子供应饮料的地方买了甜点，然后哄骗他们把杯子单独卖给我们。
Moheeb 买了一根低功率的 LED 灯串，把它切成两半，然后塞进了他的杯子里。瞧，创意灯泡！它可以使用 Arduino 的输出引脚之一。（他在一家高级茶餐厅的桌子上将跳线焊接到它上面。）
他将 Firmata 草图上传到 Arduino，然后编写 JavaScript 代码来驱动灯泡，使用 Johnny-5 与其通信：https ://github.com/rwaldron/johnny-five
Firmata 是一个特殊的“监听器”草图，位于微控制器上，并通过 USB 串行连接接收数据。您可以通过搜索NodeBots了解更多信息！
与此同时，亚历克斯获得了 Muse 设备，可以通过 Muse Monitor iOS 应用程序流式传输数据。它可以在您的手机上提供一些非常棒的实时数据图表，但也可以流式传输到同一 WiFi 网络上的另一个 IP 地址。
她首先使用适用于 Mac 的 MuseLab 应用程序进行了测试，该应用程序可以打开 UDP 接收器端口并可视化来自大脑的 EEG 数据。
然后，我们把碎片拼在一起！Moheeb 更新了他的代码以提取流数据并将其抓取到 beta 频道，然后将注意力阈值设置为0.29 。该脚本还将当前的测试版级别打印到您的终端控制台。高于阈值，LED 亮起；否则，它关闭了。
事实证明，这是亚历克斯聚焦和控制灯泡的完美水平。尤里卡！
然后，凌晨 5 点，亚历克斯回家了。:) 祝大家好梦！
运行脚本
要运行代码，请在终端中打开脚本目录并键入 ifconfig 以查找计算机在网络上的 IP 地址。在 Muse Monitor 中输入它（与您的手机在同一网络上）并将该 IP 放入流媒体设置中。将流端口与 index.js 脚本匹配。
然后，键入node index.js以在您的计算机上启动脚本并运行它:)
粒子
Alex 决定在 Particle 的 Spectra 会议上展示它，因此她将 Moheeb 的代码与 NodeBots 的 Particle 平台混合在一起：https ://github.com/rwaldron/particle-io
通过一些调整，这最终将使您能够无线携带 Thinker 和 Blinker 部件，而计算机则在黑暗的角落进行所有处理。
要使用 Particle 复制 Arduino 功能，需要更新 NPM 和粒子模块；然后，编辑脚本的设置部分以匹配 Rick 的示例代码；最后，将引脚更新为 D7 以使用 Photon 的内置 LED。（并添加评论！）
代码中的环境变量允许我们在 GitHub 上更新它，而无需先清除个人数据；）强烈推荐的步骤！
演示
启动并运行此演示需要几个步骤！
插入你的微控制器；对于 Photon，它可以是任何电源。
通过蓝牙将 Muse 耳机连接到您的手机。
对于 Particle 版本，启动手机的热点并确保您的 Photon 和计算机已连接到它。我发现这比使用其他网络更可靠，因为没有额外的身份验证步骤，您可以在任何有手机服务的地方运行它！（亚历克斯很惊讶你可以使用网络共享，因为她预计手机会抱怨通过自己的热点向其他设备传输数据。整洁。）
然后，在终端中打开代码目录，然后运行：
node index-party.js
（对于 Particle，如果出现身份验证错误，请重新导出环境变量，这样就可以了。）
我还将打开灯的阈值提高到 4.0。这是一个（有点令人毛骨悚然的）演示，现在我已经将 Photon 连接到我自己的灯泡灯上：
在这个演示中，我首先尝试用我的手来指示我认为它“打开”的时间。您还可以在 Muse Monitor 应用程序中看到读数——比终端中的流数据更直观一些，尽管它们（理论上）都显示相同的内容。请注意，应用程序的 0-100 范围与计算机接收到的“beta_absolute”OSC 值不对应。
之后，我在没有移动的情况下做了几次，只是为了表明这个手势没有触发任何东西。
我对这个项目的运行情况感到非常满意——尤其是考虑到数据是通过 wifi 在我的大脑和灯泡之间以两种方式传输的！
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