Bridge

Wersja: 0.1.0

Bridge to biblioteka (SDK) i aplikacja wiersza poleceń w Pythonie, która tworzy ujednolicony interfejs do zbierania danych z różnych urządzeń EEG. Działa jako "most" między sprzętem a oprogramowaniem analitycznym.

Główne Cechy

• Architektura Pluginów: Łatwe dodawanie wsparcia dla nowych urządzeń.
• Podwójne Zastosowanie: Działa jako biblioteka Pythona (SDK) lub samodzielny serwer WebSocket.
• Ujednolicone API: Zapewnia jeden, spójny sposób komunikacji z każdym wspieranym urządzeniem.

Instalacja

Wymagania: Python 3.11

1. Instalacja biblioteki:

   # Podstawowe użycie jako SDK
   pip install neuron-bridge
   
   # Instalacja z funkcjonalnością serwera
   pip install "neuron-bridge[server]"

2. Instalacja sterowników urządzenia: Biblioteka nie zawiera zastrzeżonych SDK producentów – należy je zainstalować manualnie.

   • BrainAccess: Strona producenta.

Szybki Start

Użycie jako Serwer

Serwer WebSocket automatycznie łączy się z pierwszym dostępnym urządzeniem EEG.

bridge-server --host localhost --port 50050

Klienty mogą łączyć się z ws://localhost:50050 i wysyłać żądania w formacie JSON ({"request": "get_device_info"}).

Użycie jako Biblioteka (SDK)

Klasa EEGConnector to główny punkt wejścia do interakcji z urządzeniem.

from bridge.eeg import EEGConnector, init, close

# Inicjalizacja sterowników
init()

try:
    with EEGConnector() as device:
        info = device.get_device_data()
        print(f"Połączono z: {info.name}")

        # Akwizycja 5 sekund danych
        eeg_data = device.get_output(duration=5.0)
        print(f"Pobrano dane o kształcie: {eeg_data.shape}")

except RuntimeError as e:
    print(f"Błąd: {e}")

finally:
    # Zwolnienie zasobów
    close()

Rozwój Projektu

Konfiguracja Środowiska

1. Sklonuj repozytorium: git clone https://github.com/KN-Neuron/Bridge.git
2. Stwórz i aktywuj środowisko: python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
3. Zainstaluj zależności: pip install -e ".[dev]"
4. Zainstaluj hooki pre-commit: pre-commit install (jednorazowo)

Proces Pracy

Projekt wykorzystuje pre-commit do automatyzacji sprawdzania i formatowania kodu.

1. Wprowadź zmiany w kodzie.
2. Dodaj pliki do commita: git add .
3. Wykonaj commit: git commit -m "Opis zmian"
   • Narzędzia (ruff, black, mypy, pytest) uruchomią się automatycznie.
   • Jeśli kod zostanie automatycznie sformatowany, commit zostanie przerwany. To celowe – przejrzyj zmiany, dodaj je ponownie (git add .) i ponów commit.

Dodawanie Nowego Urządzenia

1. Stwórz nowy moduł w bridge/eeg/.
2. Zaimplementuj klasę dziedziczącą po EEGDevice.
3. Zarejestruj ją w bridge/eeg/config.py.
4. Dodaj testy w katalogu tests/.