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NeuroSky 를 이용한 뇌파 시스템 구축 가이드

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작성자 최고관리자 쪽지보내기 메일보내기 홈페이지 자기소개 아이디로 검색 전체게시물 작성일14-10-04 23:33 조회5,618회 댓글1건

본문

1. NeuroSky 라이브러리에서 제공하는 데이터 타입 종류 및 설명 

        Attention : 집중 
                집중력, 주의력의 정도를 표시 
                1Hz (초당 1회 측정되는 값) 
        Meditation : 명상 
                고요함, 평안함의 정도를 표시 
                1Hz (초당 1회 측정되는 값) 
        Eyeblinks
                1Hz (초당 1회 측정되는 값) 
                눈 깜빡임을 측정 

Brainwave Bands : 
뇌파(EEG) 주파수 구간별 강도 (delta, theta, alpha, beta, gamma) 
주파수 대역 서로에 대한 상대값 
1Hz (초당 1회 측정되는 값) 

# Delta: 1-3Hz 
# Theta: 4-7Hz 
                1Hz (초당 1회 측정되는 값) 수면 상태에서 주로 나타나는 초 저주파 
                각성 상태에서 나타날 경우 뇌에 물리적인 충격이나 결손을 나타내는 것으로 추정 
                몸 동작이 인위적인 델타파를 만들 수도 있으나, 확실치 않음. 
# Alpha1: 8-9Hz 
# Alpha2: 10-12Hz 
                1Hz (초당 1회 측정되는 값) 휴식이나 자유로운 상태와 연관된 저주파 성분 
                평화로운 이미지를 떠올리면 눈을 감으면 증가 
                전두엽이나 후두엽 쪽에서 측정 가능. 마리화나를 피우면 확 증가한다고... 
# Beta1: 13-17Hz 
# Beta2: 18-30Hz 
                1Hz (초당 1회 측정되는 값) 작고 빠른 파형으로 집중력과 연관되고 뇌 중앙과 앞쪽에서 잘 관측됨 
                억눌리거나 저항하는 상태, 수학문제를 풀 때 베타파가 증가함 
                알콜 등에 의한 흥분상태에서 잘 나타나는 듯? 
# Gamma1: 31-40Hz 
# Gamma2: 41-50Hz 
                1Hz (초당 1회 측정되는 값) 의식, 지각 능력을 반영 
                베타파와 감마파가 주의력, 지각력, 인식력에 연관되어 있다. 

Raw Output : 뇌파 샘플링 원본 (512Hz) 
                특별한 처리 없이 센서로 읽어들인 뇌파 시그널의 원본 


2. Output type (Data type) 상세 내용: 

# Attention, Meditation value : 
                unsigned 1byte, 
                1 ~ 100 사이의 값, 0 일 경우 노이즈나 헤드셋 이상, 미착용으로 검출이 불가한 상태 

                0 : POOR_SIGNAL 
                1~20 is [strongly lowered] 집중하지 못하거나 산만한 상태 
                20~40 is [reduced] 
                40~60 is [neutral] 
                60~80 is [slightly elevated] 
                80~100 is [elevated] 고도로 집중하거나 평온한 상태 

# 뇌파의 주파수 대역별 강도 (EEG Band Powers) 
                ASIC_EEG_POWER_INT - 개별 EEG band의 상대적 진폭값 (절대값을 서로에 대한 상대값으로 변환한 값) 

# 뇌파 신호 원본(Raw Output) : 
                각 개발 환경 API 참조 


3. 뇌파를 이용한 BrainComputer Interface System 논문 참조 

(Classification of EEG Signals in a BrainComputer Interface System) 
http://daim.idi.ntnu.no/masteroppgaver/006/6288/masteroppgave.pdf 

1. Bioengineering applications: 장애인을 보조하기 위한 디바이스 제작 
2. Human subject monitoring: 수면 장애, 신경질환, 주의력 측정, 정신상태 감지 
3. Neuroscience research: 동작과 뇌파 상호간의 연관관계를 실시간 추적 
4. Human-Machine Interaction: 인간과 컴퓨터간 인터페이스로 활용 

BrainComputer Interface System 구축에서 중요하고 일반적인 사실들: 
1. 노이즈와 이상값(noise and outliers): 시그널에 비해 노이즈 비율이 높으므로 이상값이 검출되기 쉽다. 
2. high dimensionality: 특정 상태에서는 간단한 feature vector로 나타나지만 종종 다양한 채널과 시간대로 표시되는 고차원 벡터가 되기도 한다. 
3. time information: 반드시 시간 정보를 포함해야 한다. 어떤 뇌의 활동들은 뇌파의 특정 시간동안의 변화로만 표시될 수 있기 때문. 
4. non-stationarity: 뇌파는 상황에 따라 빠르게 변화하고 단위화 하기 힘든 경향이 있다 
5. small training sets: 트레이닝 과정이 시간이 걸리고 목적지향적이기 때문에, 상대적으로 작은 범위를 목표로 해야한다. 


4. 그 외 뇌파와 BCI 참고자료 

BCI Development: EEG Analysis, FFT and Band Powers 
논문참조 
8 Step Three: Controlling a Game with EEG 
논문참조 

 

5. 개발환경별 APIs

http://developer.neurosky.com/docs/doku.php?id=which_api_is_right_for_me 

 

6. Developer Tools 2.1 (PC/Windows, OS X, Arduino, Linux...) 

http://store.neurosky.com/products/developer-tools-2-1 

Windows (all programming languages, via TGSP and TGCD interfaces, sample code, and serial I/O 
Mac OS X (all programming languages, via TGSP and TGCD interfaces, sample code, and serial I/O protocol) 
Arduino (Processing, via tutorials, sample code, and serial I/O protocol) 
Linux (C/C++ via sample code and serial I/O protocol) 
Other (C/C++ via sample code and serial I/O protocol) 

download: 
쇼핑 페이지에서 아래 아이템 다운로드 
http://store.neurosky.com/products/developer-tools-2-1 
1x Developer Tools 2.1 


7. Mobile Toolsets 

쇼핑 페이지에서 아래 아이템 다운로드 
http://store.neurosky.com/products/developer-tools-3-android 
2x Developer Tools 3: Android 

How to Setup Your Android Developer Environment 
1) Download Eclipse IDE Classic (Juno) 
2) Install Android SDK from Google (http://developer.android.com/sdk/index.html) 
3) In Eclipse, Help Menu –> Install New Software a) Add –> Android ADT (https://dl-ssl.gooogle.com/android/eclipse) b) choose both “Developer Tools” and “NDK Plugins” 
4) In Eclipse, Windows Menu –> Android SDK Manager a) choose tools b) Android 2.3.3 (API10) c) extras –> Google USB Driver 
5) Download NeuroSky SDK from http://store.neurosky.com/products/developer-tools-3-android 
----- 여기까진 일반적인 android 개발환경 셋업 
6) [developer-tools-3-android.zip] 압축해제. 숨겨진 .DS_STORE 파일을 삭제하고 
7) HelloEEG 프로젝트를 생성 
Eclipse. File –> Import –> Android –> Existing Android Code... /src/HelloEEG 폴더 선택 
8) Expand the “Lib” folder in Ecplise 
    a) ThinkGear.jar 파일 우클릭 
    b) Build Path 
    c) Add to build path 
9) 프로젝트 최상위 우클릭 후 refresh. 에러가 생길경우 프로젝트 지우고 7부터 다시. 
10) (옵션) Add new AVD (에뮬레이터 설정) 
    a) In Ecplise, Window menu –> AVD manager 
    b) new 
    c) AVD-10, Android 2.3.3, 65 MiB, Built in –> WVGA800 

 

8. Aduino 

Arduino 보드를 BlueSmirf 를 통해 연결가능. 


9. 참고자료 및 Tutorials (by ThinkGear API) 

HelloEEG! Adobe Flash Tutorial 
HelloEEG! Part 2 
Sample program for Flash: Brainwave Visualizer for Flash 

Using ThinkGear with Unity 
Latest JNI implementation 
Torque Project 
MATLAB 

ThinkGear Stream Parser: ANSI-C source 
MindSet-Arduino Tutorial (Project Files) 
MindWave-Arduino Tutorial 
MindWave Mobile and Arduino (상세 설명) 
http://developer.neurosky.com/docs/doku.php?id=mindwave_mobile_and_arduino 

iOS API 
쇼핑 페이지에서 아래 아이템 다운로드 
http://store.neurosky.com/products/developer-tools-3-iphone 

Linux 
Additional communication protocol for MindWave headsets 

Git hub (관련 프로젝트 소스) 
https://github.com/search?q=neurosky&ref=cmdform 

ThinkGear Connector (directing headset data from the serial port to an open network socket) 
http://developer.neurosky.com/docs/doku.php?id=thinkgear_connector_tgc

 

Mobile toolset download : Download

NeuroSky 뇌파 시스템 구축 가이드 : Download

댓글목록

하드카피님의 댓글

하드카피 쪽지보내기 메일보내기 자기소개 아이디로 검색 전체게시물 작성일

사용 예는 아래 링크를 참고하시면 됩니다.
http://www.hardcopyworld.com/gnuboard5/bbs/board.php?bo_table=lecture_tip&wr_id=5