Se você está procurando uma maneira de explorar os intrincados sinais que seu corpo emite, porquê a atividade elétrica do cérebro, dos músculos e do coração. Agora, com o PiEEG, um novo escudo Raspberry Pi, você pode submergir neste fascinante mundo dos biosinais. Levante dispositivo é perfeito para aqueles que entendem de tecnologia e estão ansiosos para aprender mais sobre estudo de biossinais. Ele foi projetado para funcionar com Raspberry Pi modelos 3 e 4 e suporta diversos tipos de eletrodos, oferecendo uma utensílio versátil para seus projetos. PiEEG agora está disponível para compra no site Crowd Supply e já arrecadou mais de US$ 24.000.
O PiEEG vem com 4 ou 8 canais, o que significa que você pode tomar vários sinais ao mesmo tempo. Ele usa transferência de dados SPI para notícia rápida e possui lucro programável para ajustar a sensibilidade da detecção de sinal. Ou por outra, possui uma subida relação sinal-ruído, garantindo que os dados coletados sejam claros e precisos. Quer você goste de jogos, monitoramento de saúde ou até mesmo controle de dispositivos domésticos inteligentes, nascente escudo é multifuncional e incrivelmente útil. É também um ótimo recurso educacional para interessados em áreas porquê neurociência e aprendizagem de máquina, pois permite o processamento de biossinais em tempo real.
Biossinais EEG, EMG e ECG
É importante observar que o PiEEG não é um dispositivo de nível médico. Embora seja óptimo para aprender e testar, não se destina a substituir equipamentos médicos profissionais. Seja sempre seguro e responsável ao usar a tecnologia de biossinal.
O desenvolvimento do PiEEG está em curso, com uma comunidade de usuários que compartilham regularmente novos exemplos e scripts no GitHub. Isso significa que você pode contribuir com o projeto e ajudar a moldar seu porvir. A natureza colaborativa deste projeto garante que você tenha chegada às atualizações e recursos mais recentes. Ou por outra, com suporte abrangente e documentação disponível no GitHub, e o dispositivo sendo lançado sob a Licença Pública Universal GNU v3.0, você pode personalizar e melhorar facilmente o PiEEG para atender às suas necessidades específicas.
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Medindo EEG EMG ECG com um Raspberry Pi
EEG (Eletroencefalografia), EMG (Eletromiografia) e ECG (Eletrocardiografia) são tipos de biossinais que refletem diferentes aspectos das funções fisiológicas do corpo. Eles são capturados por meio de eletrodos não invasivos colocados na superfície da pele e fornecem dados valiosos para diagnóstico, monitoramento e pesquisa em diversas aplicações médicas e não médicas.
EEG (Eletroencefalografia)
O EEG mede a atividade elétrica do cérebro. As células cerebrais se comunicam por meio de impulsos elétricos e esses sinais podem ser detectados por eletrodos colocados no epiderme viloso. Os traços resultantes, conhecidos porquê formas de vaga EEG, são caracterizados por sua frequência, amplitude e temporada. O EEG é amplamente utilizado para estudar funções cerebrais, diagnosticar distúrbios neurológicos (porquê epilepsia e distúrbios do sono) e em interfaces cérebro-computador (BCIs). Os dados do EEG podem revelar informações importantes sobre processos cognitivos, ciclos de sono e níveis de alerta.
EMG (Eletromiografia)
EMG tomada a atividade elétrica produzida pelos músculos esqueléticos. Quando os músculos se contraem, eles geram uma manante elétrica que pode ser medida. Os sinais EMG fornecem informações sobre a força e o padrão de atividade muscular. Isto é crucial para diagnosticar doenças neuromusculares, reabilitar lesões e melhorar o design de próteses. A EMG também é usada na ciência do esporte para investigar o desempenho atlético e na ergonomia para estudar a fadiga muscular e lesões por esforço repetitivo.
ECG (Eletrocardiografia)
O ECG registra a atividade elétrica do coração. Cada batimento cardíaco gera um impulso elétrico que se propaga pelo coração, fazendo com que o músculo se contraia e bombeie o sangue. A forma de vaga do ECG, caracterizada por suas ondas P, Q, R, S e T, reflete a ativação e recuperação sequencial dos átrios e ventrículos. O ECG é importante para diagnosticar e monitorar doenças cardíacas, porquê arritmias, ataques cardíacos e insuficiência cardíaca. Também é usado em testes de condicionamento físico e de estresse para calcular a saúde do coração e a resposta à atividade física.
Cada um destes bio-sinais fornece uma janela para o funcionamento de diferentes partes do corpo humano, oferecendo informações que podem orientar o tratamento médico, melhorar o desempenho atlético e contribuir para a nossa compreensão dos processos fisiológicos. A tradução desses sinais requer técnicas de estudo sofisticadas e conhecimento específico do domínio, pois os dados podem ser complexos e sujeitos a vários tipos de ruídos e artefatos.
Recursos e especificações
- Harmonizável com Raspberry Pi 3 ou 4
- 4 ou 8 canais para conectar eletrodos úmidos ou secos
- Transferência de dados via protocolo SPI com frequência de 250 SPS a 16 kSPS e solução de 24 bits por ducto
- Lucro de sinal programável: 1, 2, 4, 6, 8, 12, 24
- Capacidade de medir impedância
- Taxa de repudiação de modo generalidade CMRR: 120
- Rumor interno: 0,4 μV
- Rumor extrínseco: 0,8 μV
- Relação sinal-ruído (SNR): 130 dB
- LEDs para indicação de pujança e indicação de conexão ADS1299
- 3 pinos livres para conectar objetos externos (terreno e ducto Raspberry Pi)
- 33 pinos do Raspberry Pi GPIO podem ser usados para diversas tarefas, porquê conectar dispositivos externos
- Programação fácil com o software de código descerrado fornecido para leitura e processamento de dados em Python, C e C++
Quando você compara o PiEEG com outros dispositivos que medem biossinais, ele se destaca por seu preço alcançável e funcionalidade. É uma escolha econômica que não economiza nos recursos essenciais necessários para seus projetos de mensuração de sinais biológicos.
O PiEEG é uma utensílio valiosa para quem tem curiosidade sobre o mundo dos biosinais. Com sua compatibilidade com Raspberry Pi, capacidade de processar sinais em tempo real e potente suporte da comunidade, é um óptimo complemento para ambientes educacionais e projetos de hobby pessoal. Se você estiver pronto para encetar a explorar biossinais com o PiEEG, todo o suporte e documentação necessários estão disponíveis no GitHub.
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