Hlavním tématem této práce je prozkoumat cenově dostupné zařízení EEGSMT od firmy Olimex a najít vhodnou oblast využití. Po zvážení všech
možných oblastí se práce dále orientuje na využití zařízení pro rozpoznávání
SSVEP podnětů. Pro generování těchto podnětů bylo rozhodnuto použít
desku Nucleo H743ZI2, která zajistila přesné blikání LED diod, které blikaly stanovenou frekvencí. Pro klasifikaci signálu byl nejprve využit design
vytvořený pomocí aplikace BrainBay, jež zvládla také číst a zapisovat získaný signál ze zařízení. Nakonec byl pro podrobnější analýzu využit program
napsaný v Pythonu, jež dokázal analyzovat a klasifikovat naměřená data. Výsledky ukázaly, že signál není příliš dokonalý, neboť přesnost klasifikátoru je příliš nízká.
Anotace v angličtině
The main topic of this thesis is explore affordable device EEG-SMT from
Olimex and find suitable area of use. After considering all possible areas, the
work further focuses on the use of recognition devices SSVEP stimuli. For
generating visual stimuly it was used Nucleo H743ZI2 board, which ensured
accurate flashing of LEDs that flashed at a specified frequency. Firstly,
the BrainBay application design was to use for signal classification. These
application was used to read and write a EEG signal to a file from the
device. Finally, the python program was written for more detailed analyze
and classify the measured data. The results showed that the signal is not
very perfect, because the accuracy of the classifier is too low.
Hlavním tématem této práce je prozkoumat cenově dostupné zařízení EEGSMT od firmy Olimex a najít vhodnou oblast využití. Po zvážení všech
možných oblastí se práce dále orientuje na využití zařízení pro rozpoznávání
SSVEP podnětů. Pro generování těchto podnětů bylo rozhodnuto použít
desku Nucleo H743ZI2, která zajistila přesné blikání LED diod, které blikaly stanovenou frekvencí. Pro klasifikaci signálu byl nejprve využit design
vytvořený pomocí aplikace BrainBay, jež zvládla také číst a zapisovat získaný signál ze zařízení. Nakonec byl pro podrobnější analýzu využit program
napsaný v Pythonu, jež dokázal analyzovat a klasifikovat naměřená data. Výsledky ukázaly, že signál není příliš dokonalý, neboť přesnost klasifikátoru je příliš nízká.
Anotace v angličtině
The main topic of this thesis is explore affordable device EEG-SMT from
Olimex and find suitable area of use. After considering all possible areas, the
work further focuses on the use of recognition devices SSVEP stimuli. For
generating visual stimuly it was used Nucleo H743ZI2 board, which ensured
accurate flashing of LEDs that flashed at a specified frequency. Firstly,
the BrainBay application design was to use for signal classification. These
application was used to read and write a EEG signal to a file from the
device. Finally, the python program was written for more detailed analyze
and classify the measured data. The results showed that the signal is not
very perfect, because the accuracy of the classifier is too low.