X-BCI
  • 入门指南
  • 1. X-BCI硬件使用
    • 1.1. 1通道脑机设备
    • 1.2. 2/4通道脑机设备
    • 1.3. 8通道脑机设备
    • 1.4. 设备基础操作
  • 2. X-BCI软件使用
    • 2.1. PC-GUI
    • 2.2. APP
    • 2.3. 系统平台
      • 2.3.1. 账号的注册和登录
      • 2.3.2. 账号的密码修改和退出
    • 2.4. SDK
  • 3. 数据转换方式
    • 3.1. 各个通道设备EEG数据结构表
      • 3.1.1. 1通道脑机设备
      • 3.1.2. 2通道脑机设备
      • 3.1.3. 4通道脑机设备
      • 3.1.4. 8通道脑机设备
      • 3.1.5. 16通道脑机设备
    • 3.2. EEG数据输入和输出(电压)的转换
    • 3.3. 导联数据结构说明
  • 4. 读取数据的方式和数据结构
    • 4.1. 从设备读取数据
      • 4.1.1. 数据实例
        • 4.1.1.1. 1通道脑机设备
        • 4.1.1.2. 2通道脑机设备
        • 4.1.1.3. 4通道脑机设备
        • 4.1.1.4. 8通道脑机设备
        • 4.1.1.5. 16通道脑机设备
    • 4.2. 从PC-GUI获取数据
    • 4.3. 从APP读取数据
    • 4.4. 从系统平台读取数据
    • 4.5. 算法模型调用的数据
      • 4.5.1. 1通道脑机算法
        • 4.5.1.1. 注意力二分类
        • 4.5.1.2. 疲劳三分类
        • 4.5.1.3. 眩晕三分类
      • 4.5.2. 2通道脑机算法
        • 4.5.2.1. 注意力三分类
        • 4.5.2.2. 疲劳三分类
        • 4.5.2.3. 眩晕三分类
      • 4.5.3. 4通道脑机算法
        • 4.5.3.1. 情绪四分类
      • 4.5.4. 8通道脑机算法
        • 4.5.4.1. 注意力三分类
        • 4.5.4.2. 疲劳三分类
        • 4.5.4.3. 情绪三分类
  • 5. 实例
    • 5.1. 从PC-GUI中获取数据
      • 5.1.1. 基础蓝牙配置
      • 5.1.2. EEG数据采集
      • 5.1.3. IMU数据采集
    • 5.2. 从APP中获取数据
    • 5.3. 从系统平台中获取数据
      • 5.3.1. PC-GUI上传数据
      • 5.3.2. APP上传数据
      • 5.3.3. 从系统平台下载数据
    • 5.4. 算法调用结果的数据获取
    • 5.5. 功能展示
      • 5.5.1. APP功能展示
        • 5.5.1.1. 阻抗测试
        • 5.5.1.2. EEG信号
        • 5.5.1.3. IMU信号
      • 5.5.2. PC-GUI功能展示
        • 5.5.2.1. 软件功能区介绍
        • 5.5.2.2. 软件功能介绍
        • 5.5.2.3. 软件使用
      • 5.5.3. 系统平台功能展示
        • 5.5.3.1. 控制面板
        • 5.5.3.2. 设备平台
        • 5.5.3.3. 业务管理
        • 5.5.3.4. 数据平台
        • 5.5.3.5. 系统管理
        • 5.5.3.6. 系统设置
      • 5.5.4. Marker功能展示
        • 5.5.4.1. Marker工具设备
        • 5.5.4.2. Marker工具连接
        • 5.5.4.3. Marker数据
  • 6. 开发流程
    • 6.1. 面向X-BCI设备的开发流程
    • 6.2. 面向X-BCI数据采集的开发流程
    • 6.3. 面向X-BCI系统的开发流程
    • 6.4. 基于SDK的开发流程
      • 6.4.1. 使用示例
      • 6.4.2. 项目结构
      • 6.4.3. API参考
      • 6.4.4. 开发者指南
  • 7. 注意事项

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4.5.4.2. 疲劳三分类

最新修改于 2025-07-30 16:33
``` { "s_time" : "2025-05-27 10:13:35.903045", "e_time" : "2025-05-27 10:13:38.953173" "result" : { "rtn":1, "uuid":"0", "userid":"0", "predicted_class": 1, "class_probabilities": { "0": prob0, "1": prob1, "2": prob2 }, "ver":0.1 } } ``` - s_time:算法结果对应的原始脑电数据开始时间 - e_time:算法结果对应的原始脑电数据结束时间 - result:返回的结果值 -- rtn:返回结果的状态—— 1:结果正常;-1:结果异常 -- uuid、userid:数据和用户的id -- predicted_class:疲劳三分类的结果 —— 0:不疲劳 1:轻度疲劳 2:重度疲劳 -- class_probabilities为算法计算的每种结果概率(可看做是一种置信度),所有概率值相加为1 -- ver:算法版本号

备案号:京ICP备2022008549号-8

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