BCILAB：MATLAB工具箱用于脑-计算机接口研究-CSDN博客

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BCILAB：MATLAB工具箱用于脑-计算机接口研究

BCILAB MATLAB Toolbox for Brain-Computer Interface Research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bc/BCILAB

1. 项目介绍

BCILAB 是一个用于脑-计算机接口（Brain-Computer Interface，简称BCI）研究的MATLAB工具箱。这个工具箱最初是在加州大学圣地亚哥分校的Swartz Center for Computational Neuroscience开发，并由陆军研究实验室和Swartz基金会提供资金支持。BCILAB的设计灵感来源于早期的PhyPA工具箱，旨在提供一个综合性的平台，用于BCI信号处理、实验设计和数据分析。

2. 项目快速启动

在开始使用BCILAB之前，请确保你已经安装了MATLAB环境。以下是快速启动BCILAB的基本步骤：

% 添加BCILAB工具箱到MATLAB路径
addpath('/path/to/BCILAB');

% 初始化BCILAB配置
bcilab_config;

% 启动BCILAB主界面
bcilab;

请将 /path/to/BCILAB 替换为BCILAB工具箱在你的系统中的实际路径。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据采集

BCILAB支持多种数据采集设备，以下是一个使用EEG设备采集数据的示例：

% 初始化数据采集设备
eegDevice = eeg_device('DeviceType', 'EEG');

% 配置采集参数
eegDevice.SamplingRate = 500; % 采样率
eegDevice.Channels = 16; % 通道数

% 开始采集数据
start(eegDevice);

% 持续采集一段时间
wait(eegDevice, 10); % 采集10秒

% 停止采集并获取数据
data = stop(eegDevice);

3.2 数据分析

采集到数据后，可以使用BCILAB进行预处理和分析。以下是一个简单的数据分析示例：

% 加载数据
data = load('eeg_data.mat');

% 预处理数据
preprocessedData = preprocess(data);

% 特征提取
features = extract_features(preprocessedData);

% 分类
classificationResult = classify(features);

3.3 实验设计

BCILAB提供了灵活的实验设计工具，以下是一个创建简单实验的示例：

% 创建实验对象
experiment = bcilab_experiment;

% 添加刺激
experiment.add_stimulus('stimulus1', 'type', 'audio', 'duration', 2);

% 添加任务
experiment.add_task('task1', 'stimuli', {'stimulus1'}, 'response_type', 'button_press');

% 配置实验参数
experiment.config('Duration', 60); % 实验时长

% 运行实验
experiment.run;