如果您正在寻找一种方法来探索身体发出的复杂信号，例如大脑、肌肉和心脏的电活动。现在，借助PiEEG(一款全新的RaspberryPi扩展板)，您可以深入探索这个迷人的生物信号世界。该设备非常适合那些精通技术并渴望了解更多生物信号分析知识的人。它设计用于与RaspberryPi型号3和4配合使用，并支持各种类型的电极，为您的项目提供多功能工具。PiEEG现在可以在CrowdSupply网站上购买，并已筹集超过24,000美元。

PiEEG配备4或8个通道，这意味着您可以一次捕获多个信号。它使用SPI数据传输进行快速通信，并具有可编程增益来调整信号检测的灵敏度。此外，它还具有高信噪比，确保您收集的数据清晰、精确。无论您是喜欢游戏、健康监测，还是控制智能家居设备，这款防护罩都是多功能且非常有用的。对于那些对神经科学和机器学习等领域感兴趣的人来说，它也是一个很好的教育资源，因为它允许实时生物信号处理。

EEG、EMG和ECG生物信号

值得注意的是，PiEEG不是医疗级设备。虽然它非常适合学习和实验，但它并不是要取代专业的医疗设备。使用生物信号技术时始终保持安全和负责任。

PiEEG的开发正在进行中，用户社区定期在GitHub上分享新的示例和脚本。这意味着您可以为该项目做出贡献并帮助塑造其未来。该项目的协作性质确保您能够访问最新的更新和功能。此外，借助GitHub上提供的全面支持和文档，以及根据GNU通用公共许可证v3.0发布的设备，您可以轻松自定义和改进PiEEG以满足您的特定需求。

EEG(脑电图)、EMG(肌电图)和ECG(心电图)是反映人体生理功能不同方面的生物信号类型。它们通过放置在皮肤表面的非侵入性电极捕获，并为各种医疗和非医疗应用中的诊断、监测和研究提供有价值的数据。

脑电图(脑电图)

脑电图测量大脑的电活动。脑细胞通过电脉冲进行通信，这些信号可以通过放置在头皮上的电极检测到。产生的轨迹称为脑电图波形，其特征在于频率、幅度和相位。脑电图广泛用于研究大脑功能、诊断神经系统疾病(如癫痫和睡眠障碍)以及脑机接口(BCIs)。脑电图数据可以揭示有关认知过程、睡眠周期和警觉水平的重要信息。

肌电图(肌电图)

肌电图捕获骨骼肌产生的电活动。当肌肉收缩时，它们会产生可测量的电流。肌电图信号提供有关肌肉活动强度和模式的信息。这对于诊断神经肌肉疾病、康复损伤和改进假肢设计至关重要。肌电图还用于运动科学中分析运动表现，并用于人体工程学中研究肌肉疲劳和重复性劳损。

心电图(心电图)

心电图记录心脏的电活动。每次心跳都会产生电脉冲，通过心脏传播，触发肌肉收缩并泵血。心电图波形以P、Q、R、S和T波为特征，反映了心房和心室的顺序激活和恢复。心电图对于诊断和监测心脏病(例如心律失常、心脏病发作和心力衰竭)至关重要。它还用于健身和压力测试，以评估心脏健康和对身体活动的反应。

这些生物信号中的每一个都为了解人体不同部位的功能提供了一个窗口，提供了可以指导医疗、提高运动表现并有助于我们理解生理过程的见解。这些信号的解释需要复杂的分析技术和特定领域的知识，因为数据可能很复杂并且容易受到各种噪声和伪影的影响。

特点和规格

兼容树莓派3或4

4或8个通道用于连接湿电极或干电极

通过SPI协议进行数据传输，频率为250SPS至16kSPS，分辨率为每通道24位

可编程信号增益：1、2、4、6、8、12、24

能够测量阻抗

共模抑制比CMRR：120

内部噪声：0.4μV

外部噪声：0.8μV

信噪比(SNR)：130dB

用于电源指示和ADS1299连接指示的LED

3个空闲引脚用于连接外部对象(接地和RaspberryPi通道)

RaspberryPiGPIO的33个引脚可用于各种任务，例如连接外部设备

使用提供的开源软件轻松编程，以Python、C和C++读取和处理数据

当您将PiEEG与其他测量生物信号的设备进行比较时，您会发现它因其经济性和功能而脱颖而出。这是一种经济高效的选择，不会忽视生物信号测量项目所需的基本功能。

对于任何对生物信号世界感兴趣的人来说，PiEEG都是一个有价值的工具。凭借其与RaspberryPi的兼容性、实时处理信号的能力以及强大的社区支持，它是教育环境和个人爱好项目的绝佳补充。如果您准备好开始使用PiEEG探索生物信号，您需要的所有支持和文档都可以在GitHub上找到。

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