在浏览器应用中使用 EEG

• 根据专注度或平静度调整引导的冥想或呼吸训练应用
• 奖励专注或稳定状态的神经反馈体验
• 根据心理状态做出反应的模拟运动表现或训练应用
• 根据实时 EEG 特征改变难度、节奏或效果的游戏或创意工具

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安装

pnpm add @elata-biosciences/eeg-web

npm install @elata-biosciences/eeg-web

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eeg-web 提供什么

• 浏览器端的 EEG WASM 初始化
• band_powers 等信号处理和模型导出
• 更高层浏览器集成使用的共享类型和协议

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最小集成

import { initEegWasm, band_powers } from "@elata-biosciences/eeg-web";

await initEegWasm();

const eegData = new Float32Array([0, 1, 0, -1]);
const powers = band_powers(eegData, 256);

console.log("alpha", powers.alpha);

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典型的集成流程

1. 使用 initEegWasm() 初始化打包的 WASM 运行时。
2. 将浏览器端的 EEG 样本缓冲区传入导出的分析函数。
3. 如果之后需要实时设备传输，将此包与 eeg-web-ble 结合使用。

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何时改用 EEG 模板

• 你需要一个确认可用的 Vite 配置
• 你需要参考打包的 WASM 资源应如何提供
• 你需要一个无需硬件就能运行的合成数据应用

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常见问题

• band_powers() 接收的是单通道的 Float32Array，而不是 number[]。frame.eeg.samples 的布局是 samples[sampleIdx][channelIdx]（每行一个时间步），因此请使用 eeg-web 中的 getEegChannelSamples(frame, channelIdx) 提取单个通道。传入普通数组会导致 WASM 运行时错误。对于 Muse 头带（4 个通道：TP9、AF7、AF8、TP10），认知状态特征请使用前额通道（AF7 = 索引 1，或 AF8 = 索引 2），或对各通道取平均。
• WasmCalmnessModel.process() 需要交错排列的样本：[s0_ch0, s0_ch1, s1_ch0, s1_ch1, ...]。使用 eeg-web 中的 getEegInterleavedSamples(frame) 获取这种布局。
• WasmCalmnessModel 在构造时需要 channelCount，但 channelCount 只在第一帧到达时才知道。请在处理第一帧的回调中构造模型。
• 如果 initEegWasm() 失败，你的应用可能没有正确加载打包的 wasm/ 资源。
• 如果需要实时连接头带，仅有 eeg-web 是不够的。
• 如果你只是在评估 SDK，使用脚手架应用比手动设置更快。

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下一步