翻译：郑丰彧
原文地址：https://medium.com/@urish/reactive-brain-waves-af07864bb7d4
本篇译文首发于RxJS学习-知乎专栏。
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几个月前，我偶然间发现了一台蓝牙智能脑电波头戴设备。我突然意识到它的巨大潜力，使用它可以做一些超级酷的事情：使用 Web 蓝牙，可以直接用大脑与网页进行通讯！
脑电波 ( Electroencephalography，简称 EEG ) 本质上是监控脑电活动的一种方式。它通常需要在头皮上放置几个电极，然后收集关于神经元发射的信息，最后将信息记录在图表上。听起来像是一些想当不错的数据可供我使用！虽然脑电波主要用于医疗用途，但仍会不时出现一些新颖的使用案例。
其中一个新颖的使用案例便是 Muse（http://www.choosemuse.com/），它是一种消费产品，花费$250便可以帮助你学习如何进行冥想，同时它还是自带蓝牙、消耗脑电波的实体设备。虽然它能够教会你如何平静下来，但对我来说，只有弄清楚如何在网页上消费这些数据后，我才能平静下来！
(如果你也无法保持平静的话，可选择略过此部分，直接查看下面的代码教程 ;-)
头戴设备配备 Android 或 IOS 应用，甚至还提供了一个库，这样你就可以获取原始数据并构建自己的应用，但这个库只能在原生应用中运行，而且源码不是开源的 (因此，我想用大脑控制网页的梦想起初看来是视乎是无法达成的的)。
在参加 ng-cruise 时，我遇到了 Alex Castillo，他的演讲展示了如何将他叫做 OpenBCI 的开源硬件脑电波头戴设备与 Angular 进行连接并将信号可视化。尽管这一切令人印象深刻，但他不得不使用 node.js 进行复杂的设置和 Web socket 服务器来传播数据，这离我想要的还有一定差距。后来在 ng-cruise 的黑客之夜，每个人都在尝试使用各种硬件设备来做一些很酷的东西，这些设备中就包括脑电图设备，所以我自然不会错过如此良机。
我尝试对 Muse 的蓝牙协议进行逆向工程，类似于这篇文章所做的。大约进行了一个小时，我想到之前可能有人已经做到了，所以我 google 了我所发现的一个特征数字，并找到了这篇超棒的文章，反过来这篇文章指出了由 Alexandre Barachant 创建的 python 库，突然间，我拥有了我所需的一切：这就是 muse-js 诞生的过程。
所以现在我可以将 Web 和 Muse 头戴设备进行连接并接受脑电波数据 (还包括电池电量、加速计/陀螺仪，等等)。万岁！
那么接下来我要用它做什么呢？
硬件
在深入代码之前，我们首先来了解下 Muse 头戴设备。基本上，它就是一个轻量级的可充电头带。它配备了4个脑电波电极：2个在前额，眼睛稍微往上一些，另外2个与耳朵接触。此外，它还配备了螺旋仪和加速计，这样可以计算出头的方位。我很高兴我发现了它还有另外一个脑电波传感器，这样就可以连接到自己的电极了 (尽管是 Micro USB 接口)，我打算尽快进行尝试。
注意头带有两个版本：2014款和2016款。你想要的肯定是2016款，它使用了蓝牙低耗能。2014款使用的是经典蓝牙，因此无法与 Web 蓝牙一起使用。
Muse 2016:
AF7 和 AF8 是前额电极, TP9 和 TP10 是耳电极
使用 RxJS 的响应流
构建库时，我需要决定如何暴露传入的脑电波数据。使用 Web 蓝牙，每当接收到新的数据包时都会触发一个事件。每个数据包包含来自单个电极的12个样本。我本可以让用户注册一个 JavaScript 函数，每当接收到新数据时便调用此函数，但我最后决定使用 RxJS 库 (JavaScript 的响应式扩展库)，它包括用于转换，组合和查询数据流的各种方法。
RxJS 的优势是它提供了一组函数，可让你操纵和处理从 Muse 头戴设备接收到的原始数据字节，以便将其转换为更有用的东西 (比如我们马上要做的)。
可视化
首先映入脑海的便是使用我们全新的 muse-js 可视化数据。黑客之夜当晚，Alex 和我开始开发 angular-muse，这是一个 Angular 应用，它可以将脑电波数据和头部方向进行可视化。
我的 Muse 数据可视化初始原型
事实上，如果你拥有 Muse 设备和 支持 Web 蓝牙的浏览器，你便可以实际打开 Demo 页面亲自尝试！
使用 Muse、 Angular 和 Smoothie Charts
将我的大脑活动进行可视化
这个应用以一种简单的方式证明了数据是流式传输，但老实说，查看数据图确实能够吸引人，但如果只是这样而已，那么你将很快失去对它的兴趣。
关于眨眼
脑电波所做的众多事情之一便是测量头皮上不同位置的电势 (电压)。测量的信号是大脑活动的副作用，可用于检测一般心理状态 (如浓度水平、突发刺激的检测，等等)。
除了大脑活动之外，还可以使用称为眼球电图检查 (幸运的是，我的女朋友就是验光师，她能够教我很多这方面的知识) 的技术来检测眼部运动。Muse 设备有两个电极位于前额 (在标准的 10-20定位系统中称为 AF7 和 AF8)，它们靠近双眼，所以我们能够轻而易举地监控眼部运动。
我们的眼睛：角膜前方带正电，视网膜背部带负电
我们将使用这些电极的信号作为我们脑电图程序的 “Hello World”， 该程序会通过监测眼睛活动来检测眨眼。
开始编码！
我们的开发思路如下：我们从设备中获取传入的脑电波样本流 (如上所述，muse-js 将提供 RxJS Observable)，然后过滤出我们所需的 AF7 电极 (也就是左眼)，再然后我们会在信号中找寻峰值，例如，绝对值超过500mV的样本意味着发生了大变化。由于电极在眼睛旁边，我们期望眼球的运动产生显着的电势差。
虽然这可能不是检测眨眼最准确的方法，但它对我来说非常有用，并且代码简单易行 (就像所有优秀的 “Hello World” 示例那样 ;-) 。
但在开始之前，首先需要在项目中安装 muse-js...
...然后在代码中进行导入。在这个示例中，它是一个 Angular 应用，其实只是用 Angular CLI 创建的空项目，但也可以使用 React/VueJS，随你喜欢，因为很少会有框架相关的代码。
接下来，我们将 muse-js 导入到应用的根组件中：
MuseClient 类与头戴设备进行互动，channelNames 只是提供脑电图频道的映射，供开发者使用。
在组件中，我们会创建一个 MuseClient 的实例：
现在我们将进入略微有些棘手的部分：连接头戴设备的逻辑。
Web 蓝牙需要一些用户交互，才能够启动连接，所以我们需要添加按钮，并只有当用户点击该按钮时才实际去连接头戴设备。我们在 onConnectButtonClick 方法来实现连接逻辑：
MuseClient 类实例的 connect() 方法启动与头戴设备的连接，start() 方法命令头戴设备开始对脑电波数据进行采样并将其发送到电线上。
使用 Web 蓝牙与 Muse 头戴设备配对
接下来我们需要订阅 muse.eegReadings observable 上的脑电波数据 (这段代码放到上面的 TODO 注释处)：
上面的代码接收来自设备的脑电波读数，并过滤出位于左眼上方的 AF7 电极。每个数据包包含12个样本，observable 流中每一项都是具有以下结构的对象：
electrode 包含电极的数字索引 (使用 channelNames 数组映射出更友好的名称)，timestamp 包含相对于记录开始时采样的时间戳，samples 是12个浮点数的数组，每项都是一个脑电波测量，以 mV (微伏) 为单位。
下一步，我们只想得到每个数据包中的最大值 (例如，最大输出值的测量)。我们使用 RxJS 中的 map 操作符：
所以现在我们拥有一个简单的数字流，我们可以过滤出值大于500的数字，那很可能就是我们正在找寻的眨眼：
到这里，我们有了一个简单的 RxJS 管道，它用于眨眼检测，但为了实际开始接收数据，我们还需要订阅它。我们从一个简单的 console.log开始：
如果运行代码，你可能会看到大量的 “Blink!” 出现，直到你将头戴设备戴上，因为会有很多的静态噪音。一旦你穿戴好了你的设备，只有当你眨眼或触摸左眼时，才应该会看到 “Blink!” 消息的出现：
哇，它真的有效果！
每当你眨眼时，你可能会看到若干 “Blink!” 出现在控制台中。原因是眨眼会另电势产生变化。为了必要出现过多的 “Blinks!”，我们需要进行去抖动过滤 ( debounce )，类似于这篇文章 所做的。
我们来做最后的补充：我们不再将信息打印到控制台，而是当眨眼时我们实际发出值1，然后再最后一次电势改变后等待半秒再发出值0。这会过滤掉我们所看到的多余的 “Blink!”：
那么 switchMap 到底施了什么魔法？简单来说，每当一个新项到达时，switchMap 会抛弃前一个流并调用给定的函数来产生新的流。新的流由两项组成：第一个是值1，它是由 Observable.of 立即发出的，第二个是值0，它在500毫秒之后发出，但如果一个来自 filter 管道中的新项到达的话，将重新启动 switchMap 并抛弃前一个流中仍未发出的值0。
现在我们可以使用 leftBlinks observable 来对眨眼进行可视化！可以使用 async pipe 将它绑定到 Angular 模板中：
每当眨眼时，上面的代码会隐藏眼睛符号，或者我们可以切换 CSS 类，然后在闪烁时对眼睛符号进行颜色改变或执行动画：
无论采用哪种方式，我建议每次只眨一只眼睛，这样可以确保你能观察到你的代码是否正常工作?！
如果我们构建的是 React 应用，可以直接订阅 observable 并在眨眼时更新组件的 state :
现在我们做到了！脑电波的 “Hello World” 已经完成！
项目的完整代码在这里(https://github.com/urish/muse-blink)。
总结
几年前，脑电波还是很昂贵的，笨重的设备只能用于医院和研究机构。如今，像你我一样的 Web 开发者都可以使用我们每天都在使用的开发工具 (浏览器、RxJS 和 Angular ) ，轻而易举地来连接和分析脑电波数据。
即使脑电波不是你的菜，你可以清楚地看到，由于各种“智能”消费品的推动，已经为开发者创造了一系列真正的好机会。我们确实生活在一个令人振奋、每天都充满惊喜的年代！
备注： 十分感谢 Ben Lesh 帮忙完善这些示例中的 RxJS 代码。
