Projekt Fallstudie

EEG Data Visualization Platform

Echtzeit-Gehirnwellen-Überwachungssystem

Ravi Rai
3 min Lesezeit

Eine End-to-End-Pipeline für EEG-Daten in Echtzeit mit Python, BrainFlow und PyQtGraph zur Erfassung und Visualisierung von Mehrkanal-Gehirnwellenaktivität.

Überblick#

1

Entwickelte eine robuste Vorverarbeitungspipeline für rohe EEG-Daten, um Artefakt-Kontaminationsprobleme in BCI-Anwendungen zu lösen.

2

Entwarf einen automatisierten Signalverarbeitungs-Workflow unter Verwendung von MNE-Python für Filterung und Independent Component Analysis (ICA).

3

Entwickelte benutzerdefinierte Spektralanalyse-Module zur Extraktion bestimmter Frequenzbänder, um die Robustheit der Merkmale für nachgelagerte Machine-Learning-Modelle zu verbessern.

4

Visualisierte komplexe raum-zeitliche Muster mit Matplotlib, um Forschern intuitive topografische Karten zur Verfügung zu stellen.

Tech Stack#

Python

Core language

MNE-Python

Signal processing & ICA

SciPy

Spectral analysis

M

Matplotlib

Topographic mapping

S

Signal Processing

Artifact removal

B

BCI

Domain application

Ravi Rai

Ravi Rai

AI Engineer & Full Stack Developer · Deutschland

Experte für Generative KI, LLMs und Data Engineering. Leidenschaftlich an der Entwicklung intelligenter, agentenbasierter Systeme und skalierbarer Full-Stack-Anwendungen.

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