openbci_python_framework
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Repository
Basic Info
- Host: GitHub
- Owner: arthurhauer
- Language: Python
- Default Branch: main
- Size: 11.1 MB
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- Stars: 4
- Watchers: 1
- Forks: 3
- Open Issues: 2
- Releases: 0
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README.md
Produto Tecnológico desenvolvido durante projeto de Mestrado "Novo framework baseado em Python para processamento de biossinais" do Programa em Engenharia Elétrica e Informática Industrial (CPGEI) da UTFPR - Campus Curitiba, sob orientação dos professores Dr. José Jair Alves Mendes Júnior e Dr. Daniel Prado de Campos.
Documentação: - github.io - readthedocs.io
Owner
- Name: Arthur
- Login: arthurhauer
- Kind: user
- Location: Brazil
- Repositories: 2
- Profile: https://github.com/arthurhauer
Controls and automation engineer, domotics enthusiast, software developer, PLC programmer, currently pursuing a master's degree in pattern recognition.
Citation (CITATION.cff)
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cff-version: 1.2.0
title: OpenBCIPythonFramework
message: >-
If you use this software, please cite it using the
metadata from this file.
type: software
authors:
- given-names: Arthur
family-names: Hauer
email: arthurhauer@alunos.utfpr.edu.br
affiliation: CPGEI - UTFPR
orcid: 'https://orcid.org/0009-0007-0076-793X'
repository-code: 'https://github.com/arthurhauer/OpenBCI_Python_Framework'
abstract: >-
É uma verdade incontestável que o processamento de sinais
biomédicos tem muitas aplicações. De biometria à
fisioterapia, o processamento destes sinais ocorre,
normalmente, atrelado a ferramentas já consolidadas no
mercado - normalmente fechadas para contribuição externa ,
ferramentas open-source com arquitetura complexa, ou ao
dispendioso trabalho de programar o pipeline de
processamento para o problema em mãos. Ainda, o ato de
programar o processamento por conta própria aumenta a
probabilidade de erros no processamento, podendo
comprometer o experimento executado e seus resultados. No
caso de ferramentas open-source de arquitetura complexa, o
problema acaba sendo o mesmo do mencionado anteriormente,
já que a complexidade compromete a capacidade de
contribuição. A tendência observável - em pesquisas
envolvendo, especialmente, imagética motora - nos últimos
anos é o uso das linguagens Python e Matlab. Python é uma
escolha popular por ser uma linguagem interpretada, de
alto nível, de fácil uso e extensa seleção de bibliotecas
voltadas para processamento de sinais e aprendizado de
máquina. Assim, este trabalho propõe um novo framework
baseado em Python, para execução de experimentos
envolvendo biossinais. O framework foi desenvolvido de
modo a ser acessível a pesquisadores com conhecimento
mínimo em programação. O framework tem arquitetura com
abordagem orientada a nós, onde cada nó representa uma
etapa no pipeline de processamento do sinal, como
aquisição, filtragem, extração de features e
classificação. A configuração do pipeline é feita através
de um arquivo JSON de leitura intuitiva, que torna o setup
experimental facilmente replicável.
keywords:
- Python
- Biosignal
- Open-Source
- Framework
- Processing
license: MIT
commit: >-
https://github.com/arthurhauer/OpenBCI_Python_Framework/commit/9646d367489908478f8912600966fd2a1f2809a9
version: 1.0.0
date-released: '2023-02-22'
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