神经反馈设备使用感受2：采集Muse的EEG原始数据
转自知乎，内容很好，怕之后找不到
想了一下，单写一部分来介绍一下Muse在数据采集方面的操作。同时也解释一下我自己的EEG数据是从哪里采集的。
关于Muse EEG数据的精度，在neuro-medi（神经反馈冥想）圈子里，据说有大佬去做了临床的qEEG数据和Muse的数据进行对比，发现Muse大体上能够反应大部分情况，只是在脑电发生剧烈变化的时候，Muse采集不到那样的精度（另外，大佬能一下子把Muse可测的脑电强度冲到爆表，但爆不了qEEG的表……）。另外，受限于电极数量，Muse的EEG只能反应前额叶和颞叶部分位置的平均水平，临床的神经反馈治疗至少需要再增加一个顶叶的电极，才能形成映射。在家进行神经反馈治疗的服务提供商Myndlift（https://www.myndlift.com/）就是通过在Muse的基础上再额外增加一个顶叶的电极（用户可以使用自己的muse设备并向他们订购一个额外电极）实现的。
Muse采集数据的渠道有两种，一种是通过已经制作完成的手机App Mind-Monitor进行采集，另一种是通过官方公布的API自己编写程序采集。
通过电脑采集Muse原始数据
相关内容涉及一些简单的命令行操作之类的，我尽量将这一部分简化，因为有编程基础的人一看就懂，没有编程基础的人可以跳过这一部分，后面使用Mind-monitor就好了，那个普通人直接可以用起来，不用这么麻烦。
官方API
获取途径如下
https://choosemuse.com/sdk/
以及文档
https://sites.google.com/a/interaxon.ca/muse-developer-site/museio
拿到后可以自己造轮子。也可以使用爱好者已经制作好的程序。例如：
github上有一些可玩的项目
uvicMuse https://github.com/Venryx/uvicMuse
在Windows, OSX, 或 Linux系统下采集Muse数据并将数据同步到LSL或Matlab编程环境下（因此可以自己开发Neurofeedback程序！当然也可以实现一些人机交互软件的功能）支持目前所有的Muse版本。YouTube上有一个操作教程：https://www.youtube.com/watch?v=Ofi4f9hbIn4
Muse-EEG-Toolkit https://github.com/padster/Muse-EEG-Toolkit
旨在简化官方SDK的安卓库。
muse-js https://github.com/urish/muse-js
支持Muse 1, Muse 2, 和Muse S的EEG的javascript库
go-muse GitHub - padster/go-muse: Process data from a Muse EEG headset
Go语言上对muse数据进行采集和处理的库
EEGrunt GitHub - curiositry/EEGrunt: A Collection Python EEG (+ ECG) Analysis Utilities for OpenBCI and Muse
支持Muse和OpenBCI设备做数据分析
Muse-Analysis-Tools GitHub - digital-cinema-arts/Muse-Analysis-Tools: A set of tools to analyze and create charts from Muse EEG devices.
支持读取Mind Monitor采集的cvs文件并作基本数据分析
muse-blink https://github.com/urish/muse-blink
用Muse来探测眨眼（项目基于muse1）
……
本文在此处就此打住，因为文章的目的不是讨论人机交互开发，而是希望通过采集Muse的EEG数据对冥想和治疗提供帮助。所以我们讨论傻瓜版本。
手机App Mind-Monitor采集Muse原始数据
网站：Mind Monitor
在苹果商店和google play上可以付费15刀下载到这个app。也可以通过亚马逊购买：Mind Monitor:Amazon.com:Appstore for Android
这个app可以和Muse app同时一起联结到设备，也就是说，我们完全可以在做Muse提供的neurofeedback meditation的同时，使用mind monitor记录meditation的数据。
信号强度分析
这里提供一个采集信号的基本说明文档：
Mind Monitor Technical_Manual.php#help_graph_discrete
这是软件的界面截图，其中所左下有一个圆形图标，显示信号强度，当五个椭圆变成实心之后（图标会消失），表示Muse的电极采集脑电信号良好，可以开始采集；如果这个图标显示空心或者空白，则该处电极与头部接触不良，需要调整。图上波形反应新噪水平，波形越小信号越强。
我们也可以使用这个界面进行信噪比分析
对于普通用户而言，我们可以使用一个简单的判断原则：将采集到的数据放到Mind Monitor提供的分析界面上进行分析，选择”All Data Points“，并勾选五个电极，选择”Raw“后我们可以看到Raw Brain Wave的图，我们观察其波峰波谷对应的纵坐标的数值，数值相差越小，则信号越好；相差越大，则信号越差。刨除数据显示空白的部分，基本上相差在500以内的数据误差都是可以接受的。
以下以我的一段冥想数据为例。raw data的在830-770之间浮动，说明该sample的质量很好，除了5：36PM时有一段缺损。
数据分析
App中的这个界面提供实时脑电数据的查看。在官方提供的分析图形分析工具中，选择”Absolute Brainwaves"或“Relative Brainwaves”查看。其中“Average Minutes”可以分析大体的EEG变动情况，而“All Data Points”则是可以看到每一个时间节点上的EEG状态。
仍然是以我的同一段冥想数据为例，第一张图是Average Minutes，例如可以看到我的冥想中整体的alpha与beta水平，来评估自己的冥想情况，第二张图是All Data Points，通过这张图可以看到每一个点时我的EEG情况，从而分析出非常多具体的问题（具体留在以后讲）：
我们自己在采集数据时有遇到个问题：专注于自己的感受和状态时，不太可能分心来看Mind Monitor界面上的数据情况，而事后又不知道自己当时遇到这样的感受时到底对应图上的那一部分。我的建议是，如果有人从旁辅助，就说一声让辅助人记录以下时间节点，如果没有人能够辅助，则使用截屏功能截下数据，事后再从图上找到数据点进行分析。
