Мой профессор сказал мне собрать данные о состояниях, которые мы хотим использовать для управления движением нашего робота, то есть о мышлении, медитации и других эмоциональных или физических состояниях, используя гарнитуру Emotiv EEG, которой у меня нет в данный момент.
Есть ли какое-либо альтернативное программное обеспечение для получения и визуализации этих сигналов без использования гарнитуры прямо сейчас? Сколько выборок нужно взять для обучения нейронной сети или любого другого классификатора? С какой частотой дискретизации и в каком формате должны сохраняться эти сэмплы?
Есть ли какой-нибудь бесплатный онлайн-симулятор для анализа данных и отображения его работы на моделируемом роботизированном объекте? Какое встроенное оборудование идеально подходит для проекта Arduino или Raspberry Pi для 32-битной операционной системы Windows 7.
Какие онлайн-учебники, исследовательские работы и книги помогут завершить этот проект и создать искусственные нейронные сети?
Существует множество способов создания BCI (SSVEP, VEP, воображаемое движение, состояние мозга и т. д.). В вашем случае это похоже на состояния мозга.
Сначала вы должны знать, какую информацию вы будете извлекать из своего сигнала. В этом случае вам нужно будет извлечь разные полосы частот (альфа, бета, гамма, тета и т. д.). Для этого вы можете использовать расчет спектра на основе преобразования Фурье или использовать вейвлет...
Затем вам нужно будет классифицировать эти различные состояния, используя методы кластеризации или машинного обучения (ANN, наивный байесовский метод, PCA, SVM и т. д.). У вас должен быть «обучающий» набор данных, из которого вы извлекли информацию с меткой состояния.
Затем вы создаете «отображение», где для каждого обнаруженного состояния вы получаете активацию своего эффектора (робота).
Я рекомендую вам использовать Python, где у вас есть много библиотек для обработки сигналов и машинного обучения.
Удачи !
Шонни123
Адамаэро
Адамаэро