EEGControlMuse

MuseIO接收器 从 Muse 头带接收数据的学校项目 从 FP1、TP9、TP10、FP2（10-20 系统）收集 EEG 数据 使用 FFT 提取 theta、alpha、beta 和 gamma 频带中的功率 为“放松”阶段和“专注”阶段收集的训练数据 目前使用 k-nn 算法使用标准化欧几里德距离将新测试数据分类为 2 个类别（放松、专注）之一 实施了 10 倍交叉验证，以确定使用不同 k 值的 k-nn 算法的准确性 能够在 k 值 5-15 时达到 ~90% 的准确度 最终目标：使用开发的分类技术来控制移动设备 例如使用“精神控制”玩游戏 例如，识别用户在移动设备上执行某些任务时的放松和专注时间