主要介绍了使用python接受tgam的脑波数据实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于pyqt的脑波信号处理专注度提取，根据TGAM模块获取的脑波原始数据，通过小波包变换和时频变换计算出专注度，各种中间量和结果均有可视化显示。

本项目是基于STM32F103C8T6单片机，通过串口采集TGAM的脑波数据，对TGAM的脑波数据进行解析处理，来控制RGB灯的变化，从而反应脑波的注意力或放松度等级。即通过RGB灯的变化，反馈脑波的一种形式。 本项目全部免费开源！

本项目是基于STM32F103C8T6单片机，通过串口采集TGAM的脑波数据，对TGAM的脑波数据进行解析处理，来控制RGB灯的变化，从而反应脑波的注意力或放松度等级。即通过RGB灯的变化，反馈脑波的一种形式。 本资源包含接收TGAM数据的硬件、软件和资料。本项目需搭配神念的脑波仪使用。

MmH+脑波信号+“5G VR”—革新心理健康教育模式 本文在传统心理健康教育模式的不客观、不准确、不完整、时空限制性等弊端、高校潜在具有心理健康问题学生数量明显趋升的现实需求和大数据时代追赶下，我们采取“大数据+高校，革新心理健康教育模式”的必要策略，并实现了应用于心理健康的高校管理系统APP的设计概念图，以及代码的绝大部分实现；同时，我们致力于创新，建立了“脑机接口+5G VR+心理健康疾病监测和调节”的创新模式。并动手对部分器材予以实现，并获得专利。 项目具有很大的现实意义，整个策略成熟且完整统一，具备创新突破。

MmH+脑波信号+“5G VR”—革新心理健康教育模式 本文在传统心理健康教育模式的不客观、不准确、不完整、时空限制性等弊端、高校潜在具有心理健康问题学生数量明显趋升的现实需求和大数据时代追赶下，我们采取“大数据+高校，革新心理健康教育模式”的必要策略，并实现了应用于心理健康的高校管理系统APP的设计概念图，以及代码的绝大部分实现；同时，我们致力于创新，建立了“脑机接口+5G VR+心理健康疾病监测和调节”的创新模式。并动手对部分器材予以实现，并获得专利。 项目具有很大的现实意义，整个策略成熟且完整统一，具备创新突破。

Mmh

TGAM模块开发指南

TGAM数据流格式说明，详细的数据分析过程，以及开发需要注意的事项，不错的文档.pdf

本项目通过美国神念公司的一款能读取人体脑电波的蓝牙头带，通过蓝牙与手机连接，传输一系列的脑电波数据。在这基础上，我们将读取到的四种脑电波数据α脑波、β脑波、θ脑波以及δ脑波以实时动态折线图的形式展现出来，并且将使用者的专注度、放松指数通过不同的图片动态的展现出来。从而能让使用者直观的观测到自身的脑电波以及专注程度，放松程度。