EEG-Simulator

简介

我们知道，真实的脑电信号具有高度的复杂性和不确定性。对于非侵入式脑机接口系统，采集的脑电是受到了噪声、空间混叠等干扰的信号。在实际的脑机接口系统的开发过程中，我们需要验证系统、软件、算法的可用性、鲁棒性，不得不接入真实的脑电设备，找一个被试的人员，这对系统的设计与验证，都是个繁杂的过程。 这套脑电仿真系统，其目的是构建一个可控的、可重复的、可解释的脑电信号生成环境，为脑机接口的研究、开发、验证提供一套系统化的解决方案与技术支撑。

项目地址： https://github.com/eegdb/eeg-simulator

该系统从脑电信号的产生机理出发，围绕着脑源建模-信号传播-数据生成-数据输出这一链路进行设计。

功能

• 🧠 真实脑模型 加载 MNE 标准大脑模型（如 sample 数据集），支持 MRI 切片可视化
• 🎯 可视化源点选择 在 MRI 切片上手动选择，或按解剖标签（Atlas）批量选择信号源
• 📊 灵活的信号配置 支持正弦波、方波、锯齿波、脉冲、噪声等多种信号类型
• 🔗 耦合模型 定义偶极子之间的连接关系（线性/非线性/延迟耦合）
• 🔊 噪声管理 支持白噪声、粉红噪声、1/f 噪声、生理噪声（EOG/EMG/ECG）等
• 📁 项目管理 创建、保存、加载完整的仿真项目配置
• 🎨 现代化 UI 支持深色/浅色主题切换，中英文界面
• ⚙️ BEM 模型 设置脑组织、颅骨、头皮的导电率并生成 BEM 模型

脑源建模

patch定义

patch是以某一个大脑皮层的偶极子为圆心，x半径内的所有偶极子集合，即为一个pacth。 同一个patch内的所有偶极子共享一个信号发生函数。信号发生函数包括：正弦波、ERP、Gamma、Gaussion、自定义等多种。 同时引入了patch之间的耦合机制，模拟大脑活动中普遍存在的同步、相位锁定等现象。

信号传播

用户可设置基于BEM模型的分层传导率，使用前向计算方法，将脑内电活动映射到头皮。

信号生成

在前向计算结构的基础之上，我们增加了噪声管理。噪声的类型包括：白噪声、粉红噪声、ECG伪迹、EOG伪迹、EMG伪迹、1/f 噪声等。

信号输出

根据montage选择头皮的电极后，我们可以设置脑电模拟信号的输出类型、输出采样率。输出目前支持了LSL输出、输出为EDF文件、输出为FIFF文件。