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大脑计算机界面（BCIS）将大脑活动转化为数字命令，以与物理世界互动。该技术在几个应用领域具有巨大的潜力，从医疗应用到娱乐业，并为认知神经科学的基础研究创造了新的条件。当今的BCIS，仅对用户当前心理状态的原油在线分类，而对精神状态的更复杂的解码取决于耗时的offline数据分析。本文通过利用一组分析管道的改进来直接解决此限制，从而为下一代在线BCI铺平了道路。特别是我们引入了一个开放源研究框架，该框架具有模块化和可定制的硬件设计。此框架促进了人类在循环（HIL）模型培训和再训练，实时刺激控制，并使转移学习和云计算用于脑电图（EEG）数据的在线分类。刺激和研究人员的诊断。使用实验室流层标准和Websocket发送消息。实时信号处理和分类以及机器学习模型的培训，由开源Python包装时间频率促进。框架在Linux，MacOS和Windows上运行。虽然在线分析是BCI-HIL框架的主要目标，但可以通过MNE，EEGLAB或FIELDTRIP（例如Python，Matlab和Julia）对EEG数据进行OfflINE分析。本文描述并讨论了人类在BCI研究平台的理想特性。BCI-HIL框架是根据MIT许可发布的，其示例为：bci.lu.se/bci-hil（或at：github.com/bci-hil/bci-hil）。
开源人类在循环的BCI研究框架
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