它的核心功能是采集脑电（EEG）、肌电（EMG）、心电（ECG）等生物信号，然后配合它的 GUI 软件 或 BrainFlow SDK 做实时显示、信号处理和数据分析。
即 OpenBCI是一个开源脑–机接口（Brain–Computer Interface，即 BCI）平台，旨在开发硬件和软件，让更多人能廉价、安全地获取并利用生物电信号进行创作、研究或实验。以下是详细介绍：
OpenBCI 是什么？
- OpenBCI（Open Source Brain-Computer Interfacing）是一个开源脑–机接口平台，由 Joel Murphy 和 Conor Russomanno 发起，最初通过 2013 年的 Kickstarter 发起众筹
- 它的核心目标是让更多人可以以低成本访问和控制身体（脑、肌肉、心脏）的电信号，通过开源硬件＋软件工具，激发创造力和研究探索
OpenBCI 的硬件
- OpenBCI 开发了多款低成本的生物电信号采集板（EEG、EMG、ECG）：
- 支持标准 EEG 电极、肌电、心电采集等。
- 包括 8 位 Arduino-兼容板和 32 位板，使用 TI 的 ADS1299 ADC 芯片采集生物电信号，通过 SD 卡或蓝牙传输数据
- 代表产品包括 Cyton 板（可扩展到 16 个通道）、Ganglion 板（4 通道）等
- 提供开源的 3D 打印头戴式机架 Ultracortex（如 Mark III / Mark IV），方便电极固定和佩戴
- 最新产品之一是 Galea：一个集成了 EEG、EMG、EDA、电容 PPG（光体）及眼动追踪的混合实境（MR）头显，2024 年开始发货
OpenBCI 的软件与社区生态
- OpenBCI 提供了多个开源软件库与工具：
- OpenBCI_GUI：跨平台应用，支持 Cyton 和 Ganglion，适用于 macOS、Windows、Linux
- Python 支持库（如
OpenBCI_Python/pyOpenBCI）用于读取、解析板载数据流，提供信号处理接口。该库已被弃用，推荐迁移至更新的 BrainFlow-Python 工具
- 社区项目丰富多样：
- 多个开发者使用 OpenBCI 做脑控机器人、游戏、艺术创作等，例如控制机器人蜘蛛、遥控鲨鱼、使用思维绘画等
- 也有学术方向，比如使用 cEEGrid 耳边电极配置进行隐藏式 EEG 采集，或借助 OpenBCI 平台开发真无障碍脑控假肢（2025 年的 CognitiveArm 项目）。
GitHub 上的 OpenBCI 仓库结构
OpenBCI GitHub 组织下包含多个不同用途的开源仓库，例如：
| 仓库名称 | 内容简介 |
|---|---|
| Documentation | 文档内容，介绍如何使用 OpenBCI 平台 |
| OpenBCI_Ganglion_Library, Cyton_Library, Radios | 硬件板卡的固件或 Arduino 库 |
| OpenBCI_GUI | GUI 应用跨平台支持 |
| OpenBCI_Tutorials | 使用教程与示例，常用 Jupyter Notebook 提供演示 |
| Hardware Design Files | 包括 Ultracortex 和硬件相关设计 |
| 一些实验项目（如 cEEGrid 等） | 更多专用项目建模或交互范例 |
总结
OpenBCI 是一个集硬件、软件、社区开发为一体的开源 BCI 平台，目的是让 EEG/EMG/ECG 数据采集变得更开放、更易用、更有趣。他们不仅提供可打印的头戴设备设计，还通过板卡和开源软件降低了脑–机接口技术的门槛，吸引研究者、创客、艺术家等多领域群体的参与。
