文件中包括实验的脑电数据、代码、实验效果表和图。

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以ADS1298转换器为基础，通过将高精度模数转换与数字降噪处理技术结合来简化信号调理硬件电路设计，利用芯片内部集成的右腿驱动模块设计了右腿驱动信号电路，实现一种精度高、体积小、低功耗的多通道脑电信号采集前端，并讨论了实现更多通道脑电信号采集的多芯片级联技术，可广泛应用于便携式多通道脑电信号采集设备。

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计算 30 um 脑切片中 c-Fos 核的代码。 代码是为绿色通道中的 c-Fos 和红色通道中的神经元编写的，具有大小和形状标准。 ROI 选择器是为蓝色通道中的 Nissl 计数器染色而编写的。 代码包括实验条件列表，包括饮食和大脑区域。 计数报告为仅 c-Fos、仅神经元和双倍和 ROI 位置

基于脑电信号的驾驶疲劳检测

Yeo7网络 17网络的AAL90 脑图谱的 映射关系模板https://www.freesurfer.net/fswiki/CerebellumParcellation_Buckner2011 参考文献：Yeo BT, Krienen FM, Sepulcre J, Sabuncu MR, Lashkari D, Hollinshead M, Roffman JL, Smoller JW, Zollei L., Polimeni JR, Fischl B, Liu H, Buckner RL. The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity. J Neurophysiol 106(3):1125-65, 2011

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规范髓鞘水图谱是通过在 MNI 空间中对来自 50 个健康大脑的髓鞘图像进行联合配准和平均来创建的，以描绘大脑中髓鞘含量的总体平均值和变异性。 使用髓鞘水成像获取个体受试者的髓鞘图像。 有关髓鞘水成像技术及其分析的详细信息，请访问：https://mriresearch.med.ubc.ca/news-projects/myelin-water-fraction/。 创建的髓鞘水图谱及其标准偏差可作为您自己的髓鞘相关研究的参考。 这项工作的完整描述可以在这篇论文中找到：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31347238。

python代码，数据集为BCI IV-2a ，四分类任务，网络模型EEG-TCNet 基于tensorflow EEG-TCNet: An Accurate Temporal Convolutional Network for Embedded Motor-Imagery Brain–Machine Interfaces