需完成认证配置、设备连接和数据流订阅三环节：先安装sdk并获取client id/secret存为环境变量；再用discover_muse()自动发现或connect_muse(mac_address)直连设备；最后初始化musedatareceiver，注册回调函数处理eeg帧，调用start_streaming()启动并务必stop_streaming()释放资源。
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在Python项目中调用Muse Wonder API实现脑电数据实时采集与分析，需先完成认证配置、设备连接和数据流订阅三个核心环节。
安装依赖与获取API密钥
执行 pip install muse-wonder 安装官方SDK；访问 Muse Developer Portal 注册账号并创建应用，获取 Client ID 和 Client Secret。
这一步不能跳过——没有有效凭证，后续所有连接请求都会返回 401 错误。
将密钥保存为环境变量：export MUSE_CLIENT_ID="your_client_id"；export MUSE_CLIENT_SECRET="your_client_secret"。
连接Muse设备并启动数据流
方法一：使用自动发现模式（推荐新手）
调用 muse_wonder.discover_muse() 扫描附近已开机且处于配对模式的Muse设备；扫描超时默认为10秒，若设备未进入配对状态（蓝灯快闪），该函数会直接返回空列表。
方法二：指定MAC地址直连
传入已知设备MAC地址字符串（如 "00:55:DA:78:9A:BC"）调用 muse_wonder.connect_muse(mac_address)；【MAC地址必须全小写且带冒号分隔】，大写或缺分隔符会导致 BluetoothError 异常。
订阅并处理实时EEG数据
第一步：初始化数据接收器
创建 MuseDataReceiver 实例，传入 sampling_rate=256（Muse S/S2默认采样率）和 channels=['TP9', 'AF7', 'AF8', 'TP10']；漏掉 channels 参数会导致回调函数收不到任何原始通道数据。
第二步：注册回调函数
定义一个接受两个参数（timestamp, eeg_frame）的函数，eeg_frame 是长度为4的浮点数列表，顺序严格对应初始化时 channels 的声明顺序。
第三步：启动流式订阅
调用 receiver.start_streaming() → 连接成功后自动触发回调 → 每256个样本（约1秒）触发一次回调；中断连接前必须显式调用 receiver.stop_streaming()，否则蓝牙资源不会释放。
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