# MuseIOReceiver
project to receive data from Muse headband
- Collects EEG data from FP1, TP9, TP10, FP2 (10-20 System)
- Uses FFT to extract the power in the theta, alpha, beta and gamma frequency bands
- Training data collected for a 'relax' phase and a 'focus' phase
- Currently using k-nn algorithm to classify new testing data into one of the 2 classes (relax, focus) using standardized Euclidean distance
- Implemented a 10-fold cross validation to determine the accuracy of the k-nn algorithm using different k values
- Able to achieve ~90% accuracy with k values 5-15
- End Goal: Use the developed classification technique to control the mobile device
- E.g. Playing a game using 'mind control'
- E.g. Identifying periods of relaxation and concentration while user is performing some task on the mobile device
#--------------------
local folder -> D:/workspace/GitHub/MuseIO-EEGreceiver
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MuseIO-EEGreceiver:Muse的EEG接收器
共68个文件
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2021-05-21
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MuseIO接收器 从缪斯头带接收数据的项目 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“关注”阶段收集的训练数据 当前使用标准化欧几里德距离使用k-nn算法将新测试数据分类为2类(松弛,焦点)之一 实施了10倍交叉验证,以使用不同的k值确定k-nn算法的准确性 能够以5到15的值达到〜90%的精度 最终目标:使用发达的分类技术来控制移动设备 例如,使用“思维控制”玩游戏 例如,确定用户在移动设备上执行某些任务时的放松和专注时间 #--------------------本地文件夹-> D:/ workspace / GitHub / MuseIO-EEGreceiver
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MuseIO-EEGreceiver-master.zip (68个子文件)
MuseIO-EEGreceiver-master
.gitignore 574B
.project 817B
README.md 907B
bin
AndroidManifest.xml 1KB
MuseIOReceiver.apk 5.44MB
dexedLibs
android-support-v4-f282ff5148b35c3813ccbd4e76d1ddcf.jar 236KB
GraphView-4.0.0-a96fd0e6c3a013fe90c68e48cfd5104b.jar 32KB
oscp5-27dadcea59b05eb3a04396226fd055ec.jar 110KB
libmuseandroid-709d710e0e1ea7f5ca71e3230677d2a9.jar 10KB
gson-2.3-81bbd46f275023a7fee833a2b59ef70b.jar 74KB
res
crunch
drawable-hdpi
cropped_waldo_002.png 1.54MB
ic_launcher.png 6KB
block.png 95B
waldo_w_labels.png 275KB
cropped_waldo_002_soln.png 1.53MB
drawable-mdpi
ic_launcher.png 3KB
drawable-xhdpi
ic_launcher.png 9KB
drawable-xxhdpi
ic_launcher.png 17KB
resources.ap_ 3.86MB
classes
com
interaxon
muse
museioreceiver
R$string.class 2KB
R$layout.class 527B
R$drawable.class 649B
R.class 821B
R$style.class 476B
BuildConfig.class 375B
R$attr.class 385B
R$id.class 4KB
classes.dex 933KB
.settings
org.eclipse.jdt.core.prefs 173B
lint.xml 151B
AndroidManifest.xml 1KB
proguard-project.txt 781B
.gitattributes 378B
libs
armeabi
libc++_shared.so 978KB
libmuse_android.so 781KB
libmuseandroid.jar 20KB
x86
libc++_shared.so 1.02MB
libmuse_android.so 925KB
android-support-v4.jar 633KB
gson-2.3.jar 202KB
oscp5.jar 149KB
GraphView-4.0.0.jar 62KB
src
com
interaxon
muse
museioreceiver
MindControlActivity.java 53KB
FFT.java 4KB
FeatureVector.java 1KB
MoreAccurateTimer.java 3KB
DrawView.java 2KB
project.properties 563B
res
values
styles.xml 680B
strings.xml 4KB
layout
mind_control_main.xml 25KB
spinner_dropdown_layout.xml 528B
main.xml 16KB
raw
nuclear_alarm.wav 488KB
drawable-hdpi
cropped_waldo_002.png 1.59MB
ic_launcher.png 7KB
block.png 247B
waldo_w_labels.png 300KB
dropdown_background.xml 1KB
cropped_waldo_002_soln.png 1.59MB
values-v11
styles.xml 324B
drawable-mdpi
ic_launcher.png 4KB
drawable-xhdpi
ic_launcher.png 12KB
drawable-xxhdpi
ic_launcher.png 24KB
values-v14
styles.xml 381B
.classpath 466B
gen
com
interaxon
muse
museioreceiver
R.java 11KB
BuildConfig.java 175B
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