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外骨骼手套项目在过去的十年里，柔软、欠驱动和柔顺的机器人外骨骼手套受到了越来越多的关注。这些系统可能的应用范围从增强健康人的能力到恢复瘫痪或中风患者的活动能力。尽管在这一领域取得了重大进展，但大多数现有解决方案仍然笨重且昂贵，它们需要外部电源才能工作，而且不可穿戴。在这个项目中，设计者致力于开发一种自适应（欠驱动和顺应）、肌腱驱动、可穿戴的外骨骼手套，提出了一种紧凑、经济、轻便的辅助设备，为用户提供抓取能力的增强。说明本项目的创新点在于增强使用者的抓握能力，操作简便直观，自主性强，维护量小，成本低。

导读：本文基于BCIduino 8通道脑电放大器和OpenVibe框架搭建了一套运动想象ERP实验操作系统，供读者参考交流。前面3篇分别介绍了基于BCIduino与OpenVibe的运动想象/SSVEP/P300的实验快速搭建教程，可以浏览公众号阅读。插播：BCIduino 8通道脑电放大器具体参数如下：输入阻抗：1TΩ输入偏置电流：300pA输入参考噪声：1μVpp采样速率：250 Hz/500Hz共模抑制比：-110dB可调增益放大倍数：1、2、4、6、8、12、2分辨率：24 位 ADC

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视频地址：https://b23.tv/av57105494欢迎加入社区——bciduino脑机接口开源社区群开始招募啦！如果您正在从事或者想要从事脑机智能行业，或者想要学习这一方向，都欢迎您加入我们共同探讨脑机接口前沿科技！在“航弈智能”公众号对话框回复“交流群”获取入群方式！...

摘要——这一节主要讲解SSVEP的去噪和滤波过程，众所周知，对于一个信号来说，噪声和滤波过程直接决定了信号的可用性。特别是对BCI信号来说，由于脑电信号比较微弱，干扰较大，所以其去噪和滤波的好坏直接制约了分类过程的精度。在本节将概述几种常用的去噪和滤波方法，并对其进行简单的说明。本节所用到的SSVEP信号来自天津大学医学工程与转化医学研究院。信号的采样频率为250HZ，并且未经过滤波处理，电极数...

摘要：脑电信号（EEG）是一种强度很弱的电生理信号，一般在微伏（μV）数量级。并且由于脑电导联方式，更容易受到干扰。常见的干扰分为：眼动干扰（EOG）、心电干扰（ECG）、肌电干扰（EMG）、工频干扰（Line）和高频噪声干扰等。在医学上通常把这些干扰称为伪差或伪迹（Artifact），通常指来自脑外的电活动在EEG中的反映。在分析脑电图时，必须注意混入脑电图记录中的脑电活动以外的活动，并在处理...

脑机接口系列课程（二） SSVEP介绍及相关软件的安装、实验范式的搭建导言：这是脑机接口系列课程的第二篇，也是SSVEP部分的第一节，介绍SSVEP相关知识和实验范式的搭建等，属于基础入门篇，文章靠后有具体的操作说明，供参考。我们已经基于bciduino放大器（https://m.tb.cn/h.eVivSJt?sm=cbd9e0 ）搭建了相关的实验系统，后面几篇逐渐整理发布出来。如有任何问题可...

Openbci升级版使用方法安装python3，pip install pylsl拷贝openbci升级版放大器资料文件夹到自己的某个目录中，打开1中的openbcihub.exe，任务栏出现openbcihub的小图标即可。打开openbci_gui文件，前提是已经安装了processing，选择相应的端口等，打开即可。可能会提示缺少某个包，通过processing本身自带...