Lab Streaming Layer 数据流简介
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lab streaming layer（LSL）是用于研究的实验测量时间序列的统一收集，处理双方的网络，时间同步，实时访问设备系统以及可选的数据采集，可视化视图和保存记录数据。
LSL由核心库和一套建立在库的顶部工具。
核心传输库是及其语言接口（，，，，，）。该库是通用和跨平台的（操作系统支持：Win / Linux / MacOS / / iOS；体系结构支持：x86 / amd64 / arm）。
实时数据流的采集将有利于脑机接口(BCI)的运用和数据的开发。
LSL的简介，我在很早的时候，在微信公众号BrainTechnology上介绍过几篇如何使用lsl来读取EEG/fNIRS设备的数据过程。
LSL最初是为了促进涉及多模态数据采集的实验而开发的，包括大脑动力学（主要是EEG），生理学（EOG，EMG，心率，呼吸，皮肤电导率等），行为数据（动作捕捉，眼动跟踪，触摸交互，面部表情等），最后是程序状态（例如事件标记）。
目前市场上的大多数EEG系统都与LSL兼容。
下列设备通过供应商提供的软件支持LSL：
LSL发行版中包含的程序支持以下系统（标有（u）的未试用系统）：
LSL当前支持几种眼动跟踪系统，这些系统已包含在发行版中（标有（u）的未调试系统）：
Eye Tribe Tracker Pro
Tobii Eye trackers
Custom 2-camera eye trackers (with some hacking)
LSL支持多种Windows兼容的输入硬件，该发行版随附了这些硬件：
LSL当前支持几种运动捕捉系统，这些系统已包含在发行版中。这些是：
以下刺激设备（TMS，TDCS / TACS）具有LSL支持：
Psychopy (using LSL for Python)
PsychToolbox (using LSL for MATLAB)
Unity (using LSL for C#)
同时推荐你查阅我之前写的使用LSL发送标记给nirs设备。
本文作者：Chen Rui
LSL
LSL
GitHub
LSL
在Python中可以使用pip install pylsl使用
在matlab中使用一定要注意使用目录路径
对于开发人员可以通过安装LSL来构建所需要的环境，可参考以及github上的
所有app支持旧版本的
neuroelectrics , ) via .
(u)
(timestamps only)
(u)
(buggy at high sampling rates)
(including g.USBamp, g.HIamp, g.Nautilus)
(u)
(u)
(some versions)
