从认识信号，到理解一次交互。
一条信号，如何变成一次选择？先看懂波形，再试一个足够小的交互。
这份入门教程面向第一次接触脑机接口的学习者。你可以按目录逐章阅读，也可以直接进入感兴趣的演示。无需设备，不需要先会写代码。
MyNur 正在研发可组合的采集硬件与开发平台。这里先用程序生成的信号，解释几个基础概念；教程里的图和数值都不来自真人测量。
EEG 是脑电，EOG 是眼电，EMG 是肌电，ECG 是心电，EDA 是皮肤电。眼电可以用于眨眼交互，但它不等于脑电；下章先用四类波形认识差异。
波形是信号随时间的变化。先问它来自哪里，再看曲线的形状。
点击下方标签，观察四种程序生成的形态。这里的横轴只是示意时间轴，没有真实采样率或电极信息，不能据此计算一个人的生理状态。
观察脑电的模拟形态。不进行真实采集或多信号融合。
切换模拟波形，观察脑电信号的节律形态。
先选 ECG 看重复的周期，再选 EMG 看局部幅度的变化。形状不同，并不说明哪种信号“更好”；信号选择要从任务、传感器与验证方法出发。
把连续的曲线，变成一个明确动作：超过阈值，选项前进一步。
这个小例子生成一次峰值为 80 µV 的眼电（EOG）脉冲。界面用同一段模拟信号画曲线、判断是否超过阈值，再决定是否切换到下一个选项。
阈值是一条判定参考线。选择 40 µV 时，80 µV 峰值会越过参考线；选择 100 µV 时，同一峰值不会触发切换。µV 是微伏，用来表示电位的大小。
低阈值可能接纳更小的波动，高阈值可能漏掉较小的动作。真正的检测还需要独立数据、噪声处理和测试；本例只有一个理想脉冲，不能证明准确率。
波形呈现信号的细节；趋势帮助你看一段时间里的变化。两种图的读法不同。
这段模拟先生成相邻心搏的间隔，再计算逐搏心率和 SDNN。它与前面波形章节的 EEG、ECG、EMG、EDA 标签互相独立；切换波形不会改变这里的数据来源。
独立合成 RR 心率与呼吸率示意，不随波形类型切换。本区数值、曲线与时间均为模拟数据，未连接采集设备。
所有曲线均由页面生成，不表示个人测量、健康评估或产品实测结果。可播放、暂停或重置演示。
点击“播放模拟”，观察心率起伏和 SDNN 的更新节奏。暂停后，播放时钟与图表一起停下；“重置”回到相同的模拟起点。
呼吸图的实线与虚线是两条独立生成的对照趋势，不是从所选波形估计的真实呼吸率，也不表示某种算法优于另一种。
界面可以给出节奏，但给出节奏不等于测到了呼吸。
选择一种固定节奏，再点击“开始体验”。圆环与文字使用同一个时钟：吸气时扩大，呼气时缩小。你可以随时暂停或重置，也可以只阅读说明。
6 次/分对应吸气 4 秒、呼气 6 秒；8.5 次/分采用吸呼等长。它们只是两个界面示例，不是适合每个人的训练处方。请按自己的舒适程度体验，不适时停止。
选择一种节奏，跟随圆环吸气、呼气。你可以随时暂停，或者重新开始。
固定节奏模拟演示，不测量真实呼吸，也不根据模拟指标自动调速。
这里仅做固定节奏引导，没有呼吸传感器，也没有根据趋势调节速度。要称为反馈系统，需要先说明真实输入、计算方法、控制逻辑和验证证据。
如果系统开启了“减少动态效果”，圆环保持静止，阶段文字仍会按所选节奏更新。体验的信息不依赖缩放动画。
现在，带着一个具体问题继续。你不需要先写出专业的 prompt。
本页只解释信号和交互，不会在后台创建分析任务。进入 Nur 后，可以先问原理；需要运行时，再明确告诉它分析目标和使用模拟数据。
“眼电和脑电有什么区别？先解释原理，不运行。”
“帮我看看模拟脑电有哪些可以分析的目标，先给我建议。”
“用当前支持的模拟脑电样例做基础频谱分析，运行后解释结果与限制。”
这几句话分别是原理问答、选择任务、明确执行。解释不等于运行；看到真实运行记录和结果后，再判断分析是否完成。
开始前可阅读隐私与数据说明。请勿在临时体验中填写个人资料或上传健康隐私。