vitorvilasboas / autobci

A MI-based BCI Platform

AutoBCI

Plataforma de Interface Cérebro-Máquina com Configuração Automatizada

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Demo:

• https://youtu.be/5l7inGVSwsc

Instalação em sistemas Linux (Preparação do sistema):

sudo apt install python3.7 python3-pip
sudo ln -sf /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python
sudo apt-get install -y libglib2.0-dev sox xclip xsel build-essential libsdl2-dev libsdl2-image-dev libsdl2-mixer-dev libsdl2-ttf-dev libportmidi-dev libswscale-dev libavformat-dev libavcodec-dev zlib1g-dev ffmpeg
sudo chmod 777 /dev/input/event*

Clonar o repositório (ou efetuar o download)

git clone https://github.com/vitorvilasboas/autobci

Intalação de dependências (módulos python):

cd ~/Downloads/autobci/
python -m pip install -r requirements.txt

Executar a plataforma (executar a partir do diretório raiz do autobci)

python main.py

Dados públicos de EEG incorporados:

• BCI Competition III: http://bbci.de/competition/iii/index.html

• BCI Competition IV: http://bbci.de/competition/iv/index.html

• LEE et al., 2019: http://gigadb.org/dataset/view/id/100542

• Dados III3a, III4a, IV2a e IV2b devidamente compatibilizados com o AutoBCI disponíveis aqui.

Conteúdo extra (códigos experimantais):

• ./dsformat/    :: Scripts para normalização de dados públicos de EEG (Formato para AutoBCI)
• ./scripts/        :: Scripts python de laboratório (cenários independentes)

Ferramentas recomendadas para edição:

• Sistema Operacional Linux (derivados Debian)

• Plataforma Anaconda: https://www.anaconda.com/distribution/

• IDE Spyder (Disponível via Anaconda)

• IDE PyCharm: https://www.jetbrains.com/pycharm/promo/anaconda/

• para mais detalhes acesse https://vitorvilasboas.github.io/autobci/ (em construção)