BrainFlow是一个库，旨在获取，解析和分析脑电图，肌电图，心电图和其他类型的数据从生物传感器。
brainflow开源库官网地址
[https://brainflow.readthedocs.io/en/stable/](https://brainflow.readthedocs.io/en/stable/)
它提供了一个统一的SDK来处理生物传感器，主要关注神经接口，所有功能都是免费的，并在MIT许可下分发。
BrainFlow的优势:
强大的API，具有许多简化开发的特性用于数据采集的简单API，强大的API信号滤波，去噪，下采样，开发工具，如合成板，流板，日志API，易于使用BrainFlow有很多绑定，你可以选择你喜欢的编程语言所有编程语言都提供相同的API，因此切换起来很简单API对于所有板都是统一的。
这使得BrainFlow之上的应用程序几乎与板无关易于支持和扩展读取数据和执行信号处理的代码在C/ c++中只实现一次，绑定只调用C/ c++方法强大的CI/CD系统，使用BrainFlow的模拟器自动运行每次提交的集成测试简化了添加新板的过程和方法资源BrainFlow文档，开发和用户指南和其他信息BrainFlow的松弛工作区，使用此链接加入对于BrainFlow开发者贡献的指导方针。如果你想为BrainFlow做贡献，一定要查看贡献指南。这个项目遵循BrainFlow的行为准则。通过参与，您被期望维护此代码。
我们使用GitHub问题来跟踪请求和bug，请使用BrainFlow的slack进行一般讨论。
BrainFlow项目努力遵守开源软件开发中普遍接受的最佳实践。
Matlab
为BrainFlow设置Matlab绑定的步骤:
编译核心模块，使用核心模块编译和c++绑定中的说明。如果您不想编译c++代码，您可以从发布页面下载带有预编译库的Matlab包
打开Matlab IDE并打开brainflow/matlab_package/brainflow文件夹
将文件夹lib和inc添加到Matlab路径
如果您想从不同于brainflow/matlab_package/brainflow的文件夹中运行Matlab脚本，您也需要将其添加到Matlab路径中
如果您看到错误，您可能需要将Matlab配置为使用c++编译器而不是C，安装Visual Studio 2017或更新版本(适用于Windows)并在Matlab终端mex -setup cpp中运行此命令，您需要从列表中选择Visual Studio compiler。更多信息可以在这里找到。
