USING NEURAL NETWORKS TO VISUALIZE AND INTERPRET ELECTRONENCEPHALOGRAM AND ELECTROOCULOGRAM DATA
DOI:
https://doi.org/10.47820/recima21.v3i6.1578Keywords:
Brain-machine interfaces aim to integrateAbstract
Brain-machine interfaces aim to integrate humans with machines in a more direct and intimate way. This work aims to demonstrate that the reading of brain waves is possible through communication between the Python language and the hardware responsible for obtaining the data. The project addresses the hardware of the relevant brain computer interfaces, giving the reader a high level understanding of what the technology is and how it works, as well as citing applications, and then turns its attention to the software side, demonstrating how we can apply this knowledge with the support of technologies such as Google Collab for the project hosting, the MNE-Python library for reliable readings Scikit-learn to perform machine learning computations, and other tools.
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