Version 2.0

EEG101/android/app/build.gradle

@@ -90,7 +90,7 @@ android {
         applicationId "com.eeg_project"
         minSdkVersion 16
         targetSdkVersion 25
-        versionCode 17
+        versionCode 16
         versionName "2.0"
         ndk {
             abiFilters "armeabi-v7a"

EEG101/android/app/src/main/java/com/eeg_project/components/classifier/GaussianNaiveBayesClassifier.java

@@ -556,6 +556,10 @@ private int argmax(double[] x) {
 		// Returns:
 		//  index of the element with the highest value in x
 
+		if(x.length <= 1){
+			return 0;
+		}
+
 		double max = x[0];
 		int maxInd = 0;
 		for (int i = 1; i < x.length; i++) {

EEG101/android/app/src/main/java/com/eeg_project/components/signal/NoiseDetector.java

@@ -10,6 +10,10 @@
 import com.facebook.react.bridge.WritableMap;
 import com.facebook.react.modules.core.DeviceEventManagerModule;
 
+import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;
+
+import java.lang.reflect.Array;
+import java.nio.ByteBuffer;
 import java.util.Arrays; // For printing arrays when debugging
 
 import javax.annotation.Nullable;

EEG101/package.json

@@ -22,7 +22,7 @@
     "react-native-i18n": "^2.0.1",
     "react-native-responsive": "^1.0.1",
     "react-native-svg": "^5.3.0",
-    "react-native-torch": "^1.0.0",
+    "react-native-torch": "^1.0.1",
     "react-redux": "^4.4.5",
     "react-router-native": "^4.2.0",
     "redux": "^3.6.0",

EEG101/src/i18n/i18n.js

@@ -1,13 +1,11 @@
 import I18n from 'react-native-i18n';
 import en from './locales/en';
-import fr from './locales/fr';
 import es from './locales/es';
 
 I18n.fallbacks = true;
 
 I18n.translations = {
   en,
-  es,
 };
 
 

EEG101/src/i18n/locales/en.js

@@ -33,7 +33,6 @@ export default {
 	//slide-01.js
 	introductionSlideTitle:  'INTRODUCTION',
 	brainElectricity:  'Your brain produces electricity. ',
-	brainElectricityOffline:  'The brain produces electricity.',
 	EEGLink:  'EEG',
 	deviceCanDetect:  ' device that you are wearing, we can detect the electrical activity of your brain.',
 	usingThe:  'Using the ',
@@ -242,8 +241,6 @@ export default {
 	trainSamples:  'samples',
 	trainStop:  'STOP',
 	trainCollect:  'COLLECT',
-	trainCollectMore:  'COLLECT MORE',
-	teamMemberBrian:  '',
 	trainOn:  'ON',
 	trainOff:  'OFF',
 	trainFitClassifier:  'FIT CLASSIFIER',

EEG101/src/i18n/locales/es.js

@@ -16,8 +16,8 @@ export default {
 	step1Title:  'Paso 1',
 	musePowerOnWarning:  'Asegúrate de que el dispositivo Muse se encuentre encendido.',
 	museFirstGenWarning:  'Si estás utilizando un Muse Primera Generación, es posible que sea necesario conectarlo manualmente en los ajustes del Bluetooth.',
-	offlineModeEnable:  '',
-	offlineModeDisable:  '',
+	offlineModeEnable:  'MODO OFFLINE',
+	offlineModeDisable:  'MODO OFFLINE',
 	connector2Link:  'OK, ESTÁ ENCENDIDO',
 
 	//connector-02.js
@@ -33,7 +33,6 @@ export default {
 	//slide-01.js
 	introductionSlideTitle:  'INTRODUCCIÓN',
 	brainElectricity:  'Tu cerebro produce electricidad.',
-	brainElectricityOffline:  '',
 	EEGLink:  'EEG',
 	deviceCanDetect:  ' que estás utilizando, es posible detectar la actividad eléctrica de tu cerebro.',
 	usingThe:  'A través del dispositivo ',
@@ -59,23 +58,23 @@ export default {
 	eyeRythymsDescription:  'Cuando cierras tus ojos, hay un incremento en la actividad rítmica cerebral en el rango de 8 - 13 ciclos por segundo (Hz). Estas ondas cerebrales, denominadas alfa, fueron uno de los primeros descubrimientos que Hans Berger hizo con EEG. La habilidad para detectar ondas alfa cuando los ojos están cerrados varía de persona a persona. ¡No te sientas mal si no puedes verlas!',
 
 	//slide-02.js
-	physiologySlideTitle:  'PHYSIOLOGY ES',
-	EEGComeFrom:  'Where does the EEG signal come from? ES',
-	EEGMeasures:  'The EEG measures the electrical activity that occurs when  ES',
-	neuronsLink:  'neurons  ES',
-	receiveAndTransmit:  ' receive and transmit information. ES',
-	organizedNeural:  'Organized neural activity produces electric fields. ES',
-	whenBillionsOfNeurons:  'When billions of neurons  ES',
-	workTogetherLink:  'work together ES',
-	produceThoughts:  ' to produce thoughts, feelings, and behaviours, their electricity can be detected by electrodes on the scalp. ES',
-	EEGDetects:  'EEG detects the "state" of the brain. ES',
-	organizedElectricalActivity:  'This organized electrical activity varies between different brain states, such as  ES',
-	sleepWakefulnessLink:  'sleep and wakefulness. ES',
-	neuralBasisEEGTitle:  'Neural basis of EEG. ES',
-	neuralBasisEEGDescription1:  'When synapses are activated on a neuron\'s dendrites, a small electric field (dipole) is created along the body of the neuron due to the difference in charge between those dendrites and the axon. This electric field only lasts for a few milliseconds. ES',
-	neuralBasisEEGDescription2:  'The electric fields produced by single neurons are vanishingly small. However, when large numbers of cortical neurons fire rhythmically, their activity can produce electric fields that are large enough to cross the surface of the skull. This process is influenced by many factors, including depth, orientation, and subtype of neurons, and is a topic of ongoing research. ES',
-	brainStatesTitle:  'Brain states ES',
-	brainStatesDescription:  'During sleep our brains produce very different kinds of rhythmic electrical activity. When awake, brain rhythms tend to be rapidly-changing and irregular, while slowly-changing, organized rhythms become more dominant as we fall asleep and pass through the multiple sleep stages. \n Certain emotions and cognitive processes have also been linked with characteristic patterns of rhythmic activity that can be identified with EEG. ES',
+	physiologySlideTitle:  'FISIOLOGÍA',
+	EEGComeFrom:  '¿Cuál es el origen de la señal de EEG?',
+	EEGMeasures:  'La señal de EEG registra la señal eléctrica que ocurre cuando',
+	neuronsLink:  'las neuronas',
+	receiveAndTransmit:  'reciben y transmiten información.',
+	organizedNeural:  'La actividad neuronal organizada produce campos eléctricos.',
+	whenBillionsOfNeurons:  'Cuando miles de millones de neuronas',
+	workTogetherLink:  'trabajan juntas',
+	produceThoughts:  ' para producir pensamientos, sentimientos y comportamientos, su actividad eléctrica es detectada por los electrodos sobre la cabeza.',
+	EEGDetects:  'El EEG detecta el estado general del cerebro.',
+	organizedElectricalActivity:  'Esta actividad organizada eléctrica varía para diferentes estados cerebrales, por ejemplo',
+	sleepWakefulnessLink:  'si estás dormido o despierto.',
+	neuralBasisEEGTitle:  'Las bases neuronales del EEG.',
+	neuralBasisEEGDescription1:  'Cuando las sinapsis en las dendritas de una neurona se activan, un pequeño campo eléctrico (dipolo) se crea a lo largo del cuerpo de la neurona debido a la diferencia de carga eléctrica entre las dendritas y el axón. Este campo eléctrico dura un par de milisegundos.',
+	neuralBasisEEGDescription2:  'El campo eléctrico producido por una neurona es diminuto. No obstante, cuando muchas neuronas corticales disparan de manera rítmica, su actividad puede producir campos eléctricos que son lo suficientemente grandes para cruzar la superficie del cráneo. Este proceso depende de diferentes factores, incluyendo la profundidad, la orientación, el subtipo de neurona... y es un tema actual de investigación.',
+	brainStatesTitle:  'Estados cerebrales',
+	brainStatesDescription:  'Mientras dormimos, nuestros cerebros producen un tipo particular de actividad eléctrica rítmica. Cuando estamos despiertos, los patrones rítmicos cerebrales tienden a ser dinámicos e irregulares, mientras que ritmos lentos y organizados se vuelven dominantes cuando nos vamos quedando dormidos y pasamos por las diferentes etapas del sueño. \n Ciertas emociones y procesos cognitivos también han sido asociados con patrones característicos de actividad rítmica cerebral que pueden ser registrados con el EEG.',
 
 	//slide-03.js
 	hardwareSlideTitle:  'HARDWARE',
@@ -242,8 +241,6 @@ export default {
 	trainSamples:  'muestras',
 	trainStop:  'ALTO',
 	trainCollect:  'ADQUIRIR',
-	trainCollectMore:  'ADQUIRIR',
-	teamMemberBrian:  '',
 	trainOn:  'ON',
 	trainOff:  'OFF',
 	trainFitClassifier:  'ENTRENAR AL CLASIFICADOR',