Development of a prototype of a portable system for measuring psychophysiological signals based on the Raspberry Pi platform

W pracy zawarto informacje na temat połączenia mikrokomputera Raspberry Pi z płytką BITalino, posiadającą możliwość zbierania danych psychofizjologicznych z naszego ciała, oraz zasilania w postaci powerbanka. Takie połączenie umożliwia stworzenie przenośnego systemu pomiarowego. Przedstawiono sposób podłączenia elektrod do ciała przy wykonywanych badaniach takich jak EKG i EDA, ponieważ płytka BITalino posiada sensory umożliwiające pomiar w tych badaniach. Komunikacja urządzeń odbywa się dzięki bibliotece Lab Streaming Layer służącej do komunikowania oraz synchronizacji urządzeń będących podłączonych do tej samej sieci. Programy stworzono w języku Python. Pierwszy z nich implementuje proces pobierania oraz wysyłania danych, drugi zaś odczytuje dane, które są dostarczane za pomocą biblioteki Lab Streaming Layer i na bieżąco rysuje wykres na ekranie. Pokazano analizę wysyłanych danych, które następnie porównano z rzeczywistymi wynikami. Wskazano również problemy występujące podczas komunikacji między urządzeniami oraz przedstawiono wnioski z nich wynikające.

The paper provides information on connecting Raspberry Pi microcomputer with BITalino board, which has the ability to collect psychophysiological data from our body, and a power supply in the form of powerbank. This combination makes it possible to create a portable measurement system. It is shown how to connect electrodes to the body when performing tests such as ECG and EDA, as the BITalino board has sensors that allow measurement in these methods. The communication of the devices is done through the Lab Streaming Layer library used to communicate and synchronize devices that are connected to the same network. The programs were created in Python language. The first one implements the process of downloading and sending data, while the second reads the data that are provided by the Lab Streaming Layer library and draws a graph on the screen. The analysis of the uploaded data is shown and compared with the actual results. The problems occurring during communication between the devices are also pointed out and conclusions are presented.