导读
上一篇介绍了基于BCIduino做运动想象系统的教程方法，同时也介绍了BCIduino 8通道脑电放大器的具体参数，我们期望将它做成一款性价比比OpenBCI更优的低成本脑电放大器，同时极尽可能提升它的性能，以便用于工业级应用。本篇介绍BCIduino做稳态视觉诱发电位（SSVEP）系统的方法，本文在撰写过程中同时也修改了部分OpenVibe的参数，以便能够用于BCIduino.
正文
步骤一：
连接BCIduino与OpenVibe，OpenVibe官方针对Windows有2个Stable版本的安装包，分别是针对32bit机和64bit机的（http://openvibe.inria.fr/downloads/），还是像上一篇一样通过lsl的连接方法即可。连接上之后可以看一下波形，如下图1所示。

图1 获取脑电数据示意图
步骤二：
打开SSVEP的文件夹，路径在下图2所示。

图2 SSVEP程序路径示意图
步骤三：
运行图2中的ssvep-bci-1-ssvep-configuration，根据自己的需求设置参数；然后运行图2的ssvep-bci-2-trainning-acquistion，开始运行实验范式并进行数据采集与保存，效果如下图3GIF所示。等待程序自动运行完毕即可。

图3 实验范式与数据采集效果
步骤四：
依次运行ssvep-bci-3-CSP-training和ssvep-bci-4-classifier-training，即可训练出机器学习模型。

图4 所运行‘3‘与’4‘文件
步骤五：
运行在线识别程序（即文件夹中的‘5‘文件），效果如下图5GIF所示。当箭头指向白色目标时发射，射中后开始下一次SSVEP识别，相当于一个简单的SSVEP演示系统，可以通过串口指令传输，将SSVEP应用延申到控制智能车、残障人士翻书器、轮椅等，非常高效和简洁。

图5 SSVEP在线识别效果

附：
BCIduino 8通道脑电放大器具体参数如下：
输入阻抗：1TΩ
输入偏置电流：300pA
输入参考噪声：1μVpp
采样速率：250 Hz/500Hz
共模抑制比：-110dB
可调增益放大倍数：1、2、4、6、8、12、2
分辨率：24 位 ADC，精度最高可达 0.1μV
功耗：正常工作时 39mW，待机时低至仅 10μW
采用可充电锂电池供电，进一步降低来自外部的干扰。
尺寸：50mm*50mm（实物测量，存在细微误差），实物图如下图1.

图1 BCIduino实物图
经过长期的研发，BCIduino已经对：
matlab/python/OpenBCI_GUI/Android/OpenVibe等兼容，可以应用于日常的低成本脑电项目和产品开发，并且表现出了较OpenBCI更好的干扰屏蔽性能（对比如下图2、图3）。

图2 BCIduino在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形，可以观测到并无其他干扰出现

图3 OpenBCI在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形（测量环境、测量时间、软件滤波器设置参数与图2BCIduino相同）
#本篇由BCIduino脑机接口开源社区原创/转载（公众号“BCIduino脑机接口社区”）。BCIduino脑机接口社区由来自北京航空航天大学、康奈尔大学、北京大学、首都医科大学等硕博发起成立，欢迎扫下面码加入社群，也欢迎采购BCIduino脑电模块和外骨骼等（某宝搜索即可或者扫码详询）。