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SSVEP: 基于OpenGL、GLFW及GLEW开发的SSVEP接口。

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简介:
为了实现特定功能,该SSVEP接口采用 OpenGL、GLFW 和 GLEW 库进行构建。#Dependencies基于Linux开发,建议在 Windows 操作系统上通过定制化的编译脚本来实现构建和运行。 g ++ 促进的OpenGL 环境需要满足一定的配置要求。 #Usage可以在终端中输入相应的参数来启动此过程,并且需要执行chmod a+x build.sh 来赋予其执行权限。

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  • 在VS2015中使用OpenGL库(GLEWGLFW、SOIL、FreeGLUT)
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    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2015环境下配置和使用OpenGL开发库(GLEW, GLFW, SOIL, FreeGLUT),助力开发者快速上手三维图形编程。 glew 2.0, glfw 3.2 和 soil 以及 freeglut 3.0 下载后可以放到 VS2015 安装目录下的 VC 目录中。
  • SSVEP脑机信号数据(Data_2.mat)
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    Data_2.mat包含用于SSVEP脑机接口系统的实验数据,记录了参与者在不同频率视觉刺激下的脑电活动,适用于研究和开发基于视觉诱发稳态响应的脑机交互技术。 该数据基于SSVEP经典实验范式产生,并提供4维的数据集。第一个维度表示数据采集的通道数;第二个维度代表采样点的数量;第三个维度反映了实验重复次数,以确保数据可靠性;第四个维度则对应于试验中刺激块的不同闪烁频率。例如,在Data_1中,其大小为[9,5120,40,6]:这里的“9”意味着该实验的数据采集自9个通道,“5120”表示采样点的数量,“40”代表为了确保数据的可靠性进行了40次试验;而“6”则表明SSVEP实验范式中刺激块采用了六种不同的闪烁频率。
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    本教程详解在Visual Studio 2017环境下配置OpenGL开发所需的GLEW和GLFW库文件步骤,助你快速搭建高效图形编程环境。 使用OpenGL+VS2017+GLEW+GLFW配置库文件非常简便,只需解压即可直接使用,无需重新配置,非常适合初学者友好地进行开发工作。
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    本项目专注于研究和开发基于SSVEP(稳态视觉诱发电位)的技术。通过特定频率刺激大脑产生可测量的电反应,实现人机交互应用。提供相关代码支持学习与创新。 系统支持蓝色传感、博睿康和Neuroscan设备的适配,并可实现界面刺激频闪功能。采集的数据导入系统后,通过FBCC算法进行计算处理。
  • GLEWGLFW、GLUT和GLTools等OpenGL配置方法
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    本文档提供了详细的步骤来指导用户如何在开发环境中正确安装并配置包括GLEW、GLFW、GLUT以及GLTools在内的多个OpenGL库,旨在帮助开发者顺利进行图形编程。 为了使用 GLEW 库,请将 `/lib/glew32.lib` 文件拷贝到 VC 安装目录下的 `lib` 目录中(例如:`Microsoft Visual Studio 9.0/VC/lib/`)。同时,需要将 `/include/glew.h` 和 `/include/wglew.h` 拷贝至 VC 安装目录的 `/include/gl/` 文件夹内(如: `Microsoft Visual Studio 9.0/VC/include/gl/`)。 在程序中包含头文件时,请务必先引入 `GLEW.H`,然后再加入其他 GL 相关库文件,例如 `GL/glut.h`。注意,在代码里添加以下声明以链接 GLEW 库: ```cpp #pragma comment(lib, glew32.lib) ``` 示例: ```c++ #include #include // 注意这条指令应在 glew.h 后面,否则会出现大量的编译错误。 ```
  • SSVEP刺激界面40目标脑机键盘拼写器
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    本研究开发了一种基于SSVEP刺激的高效脑机接口键盘系统,能够实现40个目标的快速准确选择,为拼写任务提供便利。 SSVEP拼写器包含40个目标(8 Hz ~ 15.8),采用类似清华大学Benchmark的实验范式,红色框表示刺激提示。此程序可以与Brain Product脑电帽配合使用,在线识别SSVEP信号,只需提供BP提供的RDA接口文件即可实现。本资源适合刚入门SSVEP研究的硕士研究生学习,虽然难度不大但需要花费时间理解代码。我的博客也有关于该主题的文章可供参考。
  • SSVEP数据集.zip
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    本资源包包含用于研究视觉稳态响应(SSVEP)的数据集,适用于脑机接口技术开发与神经科学领域的学者和学生。 SSVEP是指当人受到一个固定频率的视觉刺激时,大脑的视觉皮层会产生连续且与该刺激频率相关的响应,这种响应会在特定的基频或倍频处出现。
  • SSVEP-GAN-CNN模型
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    SSVEP-GAN-CNN是一种结合了同步稳态视觉诱发电位(SSVEP)、生成对抗网络(GAN)及卷积神经网络(CNN)技术的创新模型,专门用于提升脑机接口系统的性能与效率。 我们的论文《利用合成的主体不变EEG信号实现零校准BCI》将在国际模式识别会议(ICPR)上发表。相关代码结构如下: - CNN_Subject_Classification.py:包含用于主体生物特征分类网络的代码; - CNN_Subject_softmax.py:包含用于生成数据所取Softmax概率值的代码; - SIS-GAN.py:我们提出的基于SIS-GAN模型,用于生成主体不变SSVEP-based EEG数据。