使用python接受tgam的脑波的方法

这篇文章主要讲解了使用python接受tgam的脑波的方法,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。

废话不多说,来看看实例吧!

 # - * -编码:utf - 8 - *
　　进口系列
　　
　　文件名=& # 39;yjy.txt& # 39;
　　t=serial.Serial (& # 39; COM5& # 39;, 57600)
　　b=t.read (3)
　　vaul=[]
　　我=0
　　y=0
　　p=0
　　而b [0] !=170或b [1] !=170或b [2] !=4:
　　b=t.read (3)
　　打印(b)
　　如果b [0]==b[1]==170和b [2]==4:
　　a=b + t.read (5)
　　print ()
　　如果一个[0]==170和170年[1]==[2]==4和[3]==128和[4]==2:
　　而1:
　　我+ 1=#打印(我)
　　一个=t.read (8)
　　# print ()
　　金额=((0 x80 + 0 x02 + [5] + [6]) ^ 0 xffffffff), 0 xff
　　如果一个[1][0]====170 [2]==32:
　　y=1
　　其他:
　　y=0
　　如果一个[0]==170和170年[1]==[2]==4和[3]==128和[4]==2:
　　p=1
　　其他:
　　p=0
　　如果金额!=[7]和y !=1,p !=1:
　　打印(“wrroy1")
　　b=t.read (3)
　　c=b [0]
　　d=b [1]
　　e=b [2]
　　打印(b)
　　而c !=170或d !=170或e !=4:
　　c=d
　　d=e
　　e=t.read ()
　　打印(“c:“)
　　打印(c)
　　打印(“d:“)
　　打印(d)
　　打印(“e:“)
　　打印(e)
　　如果c==(b # 39; \ xaa& # 39;或170)和d==(b # 39; \ xaa& # 39;或170)和e==b # 39; \ x04& # 39;:
　　g=t.read (5)
　　打印(g)
　　如果c==b # 39; \ xaa& # 39;和d==b # 39; \ xaa& # 39;和e==b # 39; \ x04& # 39;和g[0]==128和g [1]==2:
　　一个=t.read (8)
　　print ()
　　打破
　　
　　#如果[0]==[1]==170 [2]==4:
　　#打印(类型(a))
　　
　　如果一个[0]==170和170年[1]==[2]==4和[3]==128和[4]==2:
　　高=[5]
　　低=[6]
　　# print ()
　　rawdata=https://www.yisu.com/zixun/(高<8)|低
　　如果rawdata> 32768:
　　rawdata=rawdata - 65536
　　# vaul.append (rawdata)
　　金额=((0 x80 + 0 x02 +高+低)^ 0 xffffffff) &0xff
　　如果金额==[7]:
　　vaul.append (rawdata)
　　如果和!=[7]:
　　print (“wrroy2”)
　　b=t.read (3)
　　c=b [0]
　　d=b [1]
　　e=b [2]
　　#打印(b)
　　而c !=170或d !=170或e !=4:
　　c=d
　　d=e
　　e=t.read ()
　　如果c==b/xaa和d==b/xaa和e==b/x04”:
　　g=t.read (5)
　　打印(g)
　　如果c==b/xaa和d==b/xaa和e==b/x04和g[0]==128和g [1]==2:
　　一个=t.read (8)
　　print ()
　　打破
　　如果一个[1][0]====170 [2]==32:
　　c=a + t.read (28)
　　打印(vaul)
　　print (len (vaul))
　　在vaul v的:
　　w=0
　　如果v <=102:
　　w +=v
　　q=w/len (vaul)
　　q=str (q)
　　与open (filename, a) file_object:
　　file_object.write (q)
　　file_object.write (“/n”)
　　如果102  
 <强> Python处理脑电数据:PCA数据降维 
 
 PCA。py 
  # !编码:utf - 8 -
　　从numpy进口*
　　进口numpy np
　　
　　def loadDataSet(文件名,delim=& # 39; \ t # 39;):
　　fr=开放(文件名)
　　stringArr=[line.strip () .split fr.readlines (delim)行())
　　datArr=[地图(浮动,线)在stringArr)
　　返回垫(datArr)
　　
　　def percentage2n (eigVals百分比):
　　sortArray=np.sort (eigVals) #升序
　　sortArray=sortArray(1:: 1) #逆转,即降序
　　arraySum=总和(sortArray)
　　tmpSum=0
　　num=0
　　因为我在sortArray:
　　tmpSum +=我
　　num +=1
　　如果tmpSum>=arraySum *百分比:
　　返回num
　　
　　def pca (dataMat topNfeat=9999999):
　　meanVals=意味着(dataMat轴=0)
　　meanRemoved=dataMat - meanVals #删除的意思
　　covMat=x (meanRemoved rowvar=0)
　　eigVals eigVects=linalg.eig(垫(covMat))
　　eigValInd=argsort (eigVals) #排序,排序最小到最大
　　eigValInd=eigValInd [: - (topNfeat + 1): 1) #切断不必要的维度
　　redEigVects=eigVects [: eigValInd] #重组eig vects最大最小
　　lowData_N=meanRemoved * redEigVects #将数据转换成新的维度
　　reconMat_N=(lowData_N * redEigVects.T) + meanVals
　　返回lowData_N reconMat_N
　　
　　def pcaPerc (dataMat,比例=1):
　　meanVals=意味着(dataMat轴=0)
　　meanRemoved=dataMat - meanVals #删除的意思
　　covMat=x (meanRemoved rowvar=0)
　　eigVals eigVects=linalg.eig(垫(covMat))
　　eigValInd=argsort (eigVals) #排序,排序最小到最大
　　n=percentage2n (eigVals百分比)
　　n_eigValIndice=eigValInd [1: - (n + 1): 1)
　　n_eigVect=eigVects [: n_eigValIndice]
　　lowData_P=meanRemoved * n_eigVect
　　reconMat_P=(lowData_P * n_eigVect.T) + meanVals
　　返回lowData_P reconMat_P 
使用python接受tgam的脑波的方法