eeg2008 competition 2a数据集（运动想象四分类）

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EEG信号特征提取与分类

EEG信号特征提取与分类，CSP算法，比较全面,值得学习.

EEG脑电数据

5类癫痫脑电数据，脑电数据是印度学家Varun Bajaj和Ram Bilas Pachori对正常人和癫痫病患者测试的数据。脑电信号数据由五个子集组成，分别为Z，O，N，F，S，每个脑电子集包含10

EEG脑电图数据(DEAP和MAHNOB-HC)

文章 Tensorflow：EEG上CNN的一次实验 中所用的EEG脑电图数据，包含DEAP和MAHNOB-HCI两个库

基于EEG的特征提取

基于共空间模式的脑电信号处理，代码简短，便于使用

自己采集的eeg数据（需处理）

自己采集的eeg数据需要用eeglab进行处理去伪迹。需要降维

MATLAB的EEG分类算法

matlab中将txt格式的大脑数据导入，然后进行分类处理。

读EEG的MATLAB

EEG 读取的文件

论文研究-基于稀疏表示的脑电(EEG）情感分类.pdf

计算机对人类情绪与情感的识别研究已经成为了脑机接口领域的研究热点。通过分析人类在生活中的各种情感状态，提取脑电信号的特征并对情感状态进行识别、分类是情感智能化领域的重要方向。针对基于音乐视频诱导的情感

自己采集的静息态脑电eeg数据64导

64导 采样频率1000hz 静息态脑电 Ch1=Fp1,,0.1,µV Ch2=Fp2,,0.1,µV Ch3=F3,,0.1,µV Ch4=F4,,0.1,µV Ch5=C3,,0.1,µV Ch

EEG做情感识别

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基于复杂解调方法和决策树模型的脑电睡眠主轴自动检测

睡眠纺锤体是脑电图（EEG）的特征波形，对临床诊断很重要。 在这项研究中，开发了一种自动睡眠主轴检测方法。 根据标准多导睡眠图（PSG）测量记录EEG信号。 引入了预处理程序以排除不必要的数据段并标准

EEG表情数据

EEG表情数据 DEAP 数据库 EEG_feature.txt 包含了1216个脑电信号样本的160维特征，每行为一个样本，每列为一种特征。特征从左至右分别是每个脑电电极的theta（1-32列）、

基于EEG的驾驶员情感状态识别的贝叶斯网络模型

基于EEG的驾驶员情感状态识别的贝叶斯网络模型，范新安，毕路拯，考虑了驾驶员的个性特征以及驾驶环境因素的条件下，利用贝叶斯网络建立了基于脑电信号（EEG）的驾驶员情感状态检测模型。首先对采

Python中MNE库的EEG数据（PCA和ICA）预处理.zip

python中MNE库中ICA和PCA的使用，资料包中提供了源代码和数据，可供调试使用。资料包中的数据来源与BCI竞赛中运动想象的公开数据集，挑选了部分数据进行处理。

论文研究 - 通过人类EEG定量数据的判别分析对草药功效进行分类

草药的临床适应症通常仅依靠传统知识。 单株来源的制剂有多种用途，不能像镇静剂或刺激剂那样归为一类。 对于大脑，存在通过记录脑电图来分析药物作用的独特可能性。 众所周知，许多药物会改变脑电活动的频率含量

MATLAB环境下用SVM对数据进行二折分类

该数据集根据EEG 脑电仪检测的数据对眼睛状态进行分类。眼 睛有两种状态（类别），分别是睁眼 （eye-open ）和闭眼 （eye-closed）。该数据集共有14980 条数据，每条数据包含 15

论文研究-基于0阶TSK型迁移模糊系统的EEG信号自适应识别.pdf

在EEG信号识别中，传统的模糊系统建模方法均假设模型的训练数据集和测试集服从相同的分布，但在实际应用中，该假设受到了严峻的挑战。针对上述挑战，探讨了适宜于数据分布迁移环境的直推式0阶模糊系统构建方法，

EEG处理GUI.rar

本资源带有源码和说明书。EEG&ERP;数据分析处理软件是针对脑电数据(EEG)和事件相关电位(ERP)数据的处理分析程序。本系统是采用MATLABR2016B编写的同时调用了部分EEGLAB的函数。

EEG MI Data.zip

EEG MI分类任务的数据集，适用于https://blog.csdn.net/qq_45347185/article/details/107068521 这篇文章中的代码

eeg脑网络分析

用于使用eeg数据构建脑网络指标，并且能够对这些指标进行分析

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论文研究-多导联EEG信号分类识别研究.pdf

DVB-T数字电视标准是一种比较成熟的数字电视标准，不仅在欧洲得到广泛的应用，在国内多个地区的实验网也采用DVB-T标准。DVB-T提供了比较完善的电子节目指南EPG（Electronic Progr

EEG信号小波特征提取（开源）

利用小波变换对EEG信号进行特征提取，所采用的EEG信号为BCI竞赛数据库基于运动想象的EEG信号

EEG-电机图像分类-CNNs-TensorFlow：基于TensorFlow的卷积神经网络（CNN）进行EEG运动图像任务分类（按通道）-源码

通过卷积神经网络（CNN）进行的EEG运动图像信号（任务）分类 作者：贾树跃，东北电力大学。 日期：2018年12月 下载论文 注意：本文中的方法是EEG源成像（ESI）+ Morlet小波联合时频分

论文研究-基于蚁群优选的半监督主动协同睡眠分期方法研究.pdf

基于脑电信号（EEG）的睡眠分期对于睡眠疾病的检测、预防和治疗有着重要的意义。传统的分期方法在使用EEG信号进行分期时存在冗余特征、标记样本需求量高这两方面的不足，影响了该方法的应用范围。为了提高该方

基于单试验脑电图的n-back任务中的脑力负荷分类.pdf

基于单试验脑电图的n-back任务中的脑力负荷分类.pdf,近年来，脑力负荷估计已经经历了广泛的研究，因为监测认知负荷的能力能够防止认知超负荷并且改善工作场所安全。脑电图（EEG）信号已经被发现是一种

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基于滑动窗口的两类运动想象EEG神经网络识别研究，王海，，本文采用信号加窗与神经网络相结合的方式对两类运动想象脑电信号进行识别，对相关问题展开分析研究，通过与传统的滑动平均方法做

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