脑机接口入门与生物信号测量方法

课程导论：脑机接口入门与生物信号测量方法
从脑机接口视角解读脑电图（EEG）及其清洁数据采集技术

课程核心观点：
尽管人工智能技术广泛应用于脑电分析，但获取清洁的EEG数据具有决定性意义。由于脑电数据集通常规模有限，若数据含有噪声，人工智能将难以准确提取有效信息。因此，本课程重点强调高质量数据采集的重要性。

由 Ildar Rakhmatulin 创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 声道
级别：初学者 | 类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：11 讲（1 小时 28 分钟）| 大小：673 MB

课程大纲：
第一讲：导论
课程介绍与学习意义｜脑机接口视角下的EEG本质解析

第二讲：EEG信号验证
如何确认采集的EEG数据清洁可用，以满足人工智能特征提取需求

第三讲：测量前准备
主动电极与被动电极、湿电极与干电极的区别与选型指南

第四讲：测量实施
EEG数据采集过程中的噪声最小化实践方案

第五讲：数据集资源
优质EEG数据集获取途径与现有数据集的主要缺陷分析

第六讲：硬件原理
脑机接口如何将微伏级信号转换为数字格式｜ADS1299模数转换器详解

第七讲：PiEEG实践
基于树莓派的PiEEG脑机接口数据读取与EEG测量技术

第八讲：ardEEG与ironbci实践
基于Arduino和STM32的ardEEG/ironbci脑机接口数据读取技术

第九讲：多模态信号测量
通过脑机接口采集肌电（EMG）与眼电（EOG）信号的方法与电极定位标准

第十讲：优化与展望
效果优化策略与未来发展方向

学习收获：

• 掌握EEG测量核心技术

• 理解脑机接口视角下的EEG本质

• 区分干/湿电极特性及适用场景

• 获取清洁EEG数据与降噪方法

• 基于树莓派/Arduino的EEG测量实践

先修要求：
具备神经科学基础知识