Gumpy
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| 开发者 | Zied Tayeb等 |
|---|---|
| 首次发布 | 2018年1月28日 |
| 编程语言 | Python 3 |
| 操作系统 | 跨平台 |
| 许可协议 | MIT许可证 |
| 网站 | gumpy |
Gumpy 是一个开源Python 3库，可用于脑机接口（BCI）的研究或应用的搭建。 这个脑机接口的库可用于脑电图和肌电图分析、可视化和波形解码，适用于在线混合脑机接口研究及实验。除此之外，Gumpy还应用了深度学习技术，例如卷积神经网络来增强脑电图或肌电图的解码。[1]
Gumpy库依赖于一些数学和科学计算的Python库，例如NumPy、SciPy和scikit-learn。
开发目的
[编辑]脑机接口的研究人员高度依赖脑电图或肌电图的解码、信号处理、特征提取等等一系列工具。 Gumpy恰好将脑机接口研究人员或开发人员在开发方面需要的工具整合在一起，以便减轻他们痛苦的、重复的代码检索工作。
Gumpy主要是将已存在的、便于复用的函数工具加以整合，便于研究人员或开发人员基于Gumpy提供的工具灵活地进行数据分析或搭建新的更复杂的脑机接口工具。 正如原作者所言，Gumpy的设计就是为了“让其易于扩展”。[2]
组成
[编辑]Gumpy主要由六个部分构成：数据库（gumpy.data）、信号处理（gumpy.signal）、绘图（gumpy.plot）、特征提取（gumpy.features）、文件提取（gumpy.split）、分类器（gumpy.classify）。
Gumpy还为深度学习模型提供了独立的gumpy-deeplearning库（同样基于MIT许可）。 [3]
亮点
[编辑]- 新颖：Gumpy在2018年发布。
- 多样化：Gumpy为脑机接口的科研、开发提供了丰富的、种类多样的工具。
- 免费：Gumpy基于MIT许可。
- 方便：对于初学者来说，gumpy提供了很多样例[4] 和数据集[5]，和一组样例视频[6] 。
参考文献
[编辑]- ^
- ^ A Python 3 toolbox to develop Brain-Computer Interfaces (BCI): gumpy-bci/gumpy. 2018-12-13 [2019-01-01]. （原始内容存档于2020-11-26）.
- ^ Deep Learning Models for Brain Computer Interfaces: gumpy-bci/gumpy-deeplearning. 2018-09-10 [2019-01-01]. （原始内容存档于2020-09-15）.
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- ^ YouTube. www.youtube.com. [2019-01-01]. （原始内容存档于2019-02-16）.