在脑电（EEG）研究中，工具链的开放性与兼容性直接影响科研效率。Mentalab Explore 配套的开源 EEG 软件方案，以全流程工具矩阵和开放技术架构，为研究者提供从采集到分析的完整路径。该方案支持实验室与移动场景，通过开源 API 和通用协议，促进跨平台协作。

全周期工具矩阵：覆盖脑电研究全流程

桌面端专业数据中枢 —— Explore Desktop

作为实验室核心工具，Explore Desktop 实现了脑电数据的实时流传输、状态监测与记录。其界面直观，支持多通道信号同步监控，便于高精度数据采集。无论是基础认知实验还是神经反馈训练，均可获得稳定支持。

移动场景数据捕手 —— Explore Mobile App

针对户外与可穿戴设备需求，Explore Mobile App 解决了传统 EEG 设备便携性问题。用户可在受试者自由活动状态下采集 ExG 数据，并同步记录运动传感器信息。该设计已在运动心理学等场景中验证效果，拓展自然环境下脑电研究的可能性。

开发者定制引擎 —— ExplorePy Python 库

对于需要算法开发的研究者，ExplorePy 提供直接访问数据的接口，支持预处理、特征提取与实时分析。例如，以下代码即可实现设备连接：

可视化分析中枢 —— Explore Signals

该工具提供时域/频域波形展示、功率谱分析等功能，帮助研究者快速识别数据特征与异常点，适用于多通道数据质量检查与初步结果验证。

开放技术架构：打破数据孤岛效应

通用文件格式体系

Mentalab 支持 CSV、BDF、XDF 等开放格式，确保数据在不同平台间无缝流转。研究者可直接将数据导入 EEGLab、MNE-Python 等主流工具，避免重复转换带来的损耗。

实时数据交互生态

- ExplorePy API：提供原始信号访问；

- BrainFlow：跨设备中间件，支持多品牌 EEG 统一管理；

- LSL（实验室流层）：实现脑电与行为数据的时间同步；

- NeuroPype：专业神经信号处理框架，支持复杂算法集成。

该体系已在脑机接口（BCI）开发中展现优势，如结合 LSL 构建脑电信号与 VR 场景的实时交互系统。

跨平台兼容能力

从 Windows/MacOS/Linux 到 Android/iOS，Mentalab 方案实现了全平台覆盖。编程语言方面，通过 BrainFlow 支持 Python、Matlab、C++，满足不同背景研究者的工具偏好。

时间同步方案：破解多模态研究难题

在涉及脑电、眼动、生理指标的多模态实验中，时间戳一致性至关重要。Mentalab Explore 通过 LSL 协议接收来自多种设备的数据，实现亚毫秒级同步转发。

例如，在语言认知研究中，可通过 LSL 同步采集脑电信号与眼动数据，精准分析词汇加工过程中的神经-行为关联，提升多模态数据的分析价值。

开源理念驱动：赋能科研创新

Mentalab 的核心在于开源理念。通过开放 API 与文档，研究者可根据需求扩展功能，甚至参与社区贡献。对于初学者，官方提供入门指南与示例代码，如下为 50Hz 工频噪声滤波示例：

对于资深研究者，开源架构则为深度学习等前沿探索提供无限可能。

Mentalab Explore的开源EEG软件方案，通过工具开放与生态共建，推动脑电研究从实验室走向更广泛的应用场景。无论是基础神经科学研究，还是脑机接口产业创新，这套方案都提供了可靠的技术支撑。