Mother of All BCI Benchmarks — 脑机接口算法可复现性聚合基准

INFOBOX — MOABB 一屏速览

维度	内容
本质	软件框架 + 聚合式基准（非单一数据集、非挑战赛）；BSD-3-Clause 的开源 Python 库
全称	Mother of All BCI Benchmarks（「脑机接口基准之母」）
团队	NeuroTechX 社区；创始 Alexandre Barachant + Vinay Jayaram；基准论文通讯 Sylvain Chevallier
论文	① 2018 J Neural Eng 15(6):066011（doi:10.1088/1741-2552/aadea0）② 2024 arXiv:2404.15319（43 页/13 图/5 表，仅 v1）
论文口径	30 条流水线 × 36 个数据集（MI 14 / P300 15 / SSVEP 7）
框架口径	docs dataset_summary 已扩至 160 个数据集条目（Imagery 63 / P300-ERP 68 / SSVEP 18 / c-VEP 8 / Resting 3）
流水线	Raw 11 + Riemannian 13 + Deep Learning 6 = 30 条
协议	within-session 5 折分层交叉验证；二分类 ROC-AUC、多分类 accuracy；跨数据集 Stouffer Z-score
核心结论	Riemannian 几何全面领先；DL 需 >150 trials/类才具竞争力；Riemannian 在 [0,25] 通道最佳
代表结果	BNCI2014_001 左右手 ACM+TS+SVM 91.71±10.30；P300 Huebner2017 XDAWNCov+TS+SVM 98.69±1.78
碳足迹	Jean Zay HPC（V100 + Cascade Lake）测量，Code Carbon 记 gCO2 当量，Riemannian 能耗反低于 DL
获取	pip install moabb 后按类名 load()；数据本体按源下载器逐一获取
许可	软件 BSD-3-Clause｜论文 CC BY 3.0/4.0｜底层数据逐数据集各异
库内互链	eegmmidb(342)、bci-competition-iv-2a(352)、hbn-eeg(362)、tuh-eeg-corpus(71) 等

MOABB 是一个"给整个 BCI 领域重新建立公信力"的基准工程。它不采集一行新数据，而是把过去十几年散落在几十个公开 EEG 数据集里、用各自私有协议评测、结论彼此无法比较的算法结果，放到同一把尺子下重测。它的名字——“脑机接口基准之母”——带着一点自嘲，也带着一点野心：既然每篇论文都说自己的方法最好，那就让所有方法跑同一个数据集、用同一套划分、算同一个指标，看看谁还站得住。

结论是残酷而清晰的：在真实数据稀缺区间，被奉为前沿的深度学习全面落后于 2010 年代的黎曼几何（Riemannian geometry）方法，后者在几乎所有数据集、所有范式上持续领先；深度学习只有在每类试次超过 150 次时才追平——而 BCI 现实里几乎从不具备这个条件。这个发现让 MOABB 成为一切"我的模型 SOTA"声明的前置证伪工具。

导语读法三则：

1. 只想跑基准：直奔 §6 获取与许可——pip install moabb 即可，但注意它不集中托管数据，每个数据集走自己的下载器，逐数据集许可不同。
2. 关心结论是否可信：直奔 §5 与 §7——统计元分析（Stouffer Z-score + 置换检验）与 within-session 协议是这套结论的方法学底座，不读协议无法评估结论边界。
3. 做 BCI 算法选型：直奔 §4 与 §7——30 条流水线分家清单 + 三范式核心结果表，是"我该用 Riemannian 还是 DL"的最直接参考答案。

§0 导读：这个基准解决什么问题

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）的非侵入式主战场是头皮脑电（EEG）。过去二十年，BCI 领域堆积了大量公开数据集与算法论文，但整个领域长期被一个方法论幽灵困扰：可复现性危机——同一数据集、同一任务的算法，不同论文报告的精度差异巨大，而这些差异往往无法归因于方法本身，而是被数据集划分、预处理、被试筛选、指标定义的隐性自由度所吞噬。

一篇典型的 BCI 论文会说"我提出的方法在 XX 数据集上达到 YY% 精度"，但它通常不会说：用了几折交叉、折是怎么划的、哪些被试被剔除、预处理用了什么滤波器、试次长度取多少、基线方法是否认真调过参。任何一环的差异都足以让 YY% 膨胀或缩水若干个百分点。于是"某方法最好"的断言，往往只是"某篇论文的私有协议最好"的同义反复。

MOABB 的回答是用统一框架把「协议自由度」锁死。它做了三件事：

1. 统一装载：为每个公开数据集写一个下载器与解析器，把各源（PhysioNet、OpenNeuro、Zenodo……）的异构原始文件统一转成 MNE Raw 对象，并附带标准化的事件标注与固定的被试-会话-试次划分。使用者只调用 dataset.get_data()，不必再各自处理格式。
2. 统一评测：定义 within-session 评价协议——每个被试每个 session 的 epoch 打乱后做 5 折分层交叉验证，折内先平均、再跨 (subject, session) 求均值与标准差；二分类记 ROC-AUC，多分类记 accuracy。
3. 统一对照：把 30 条流水线（从最朴素的 LogVar+LDA 到 Riemannian 切空间分类器，再到六种深度网络）在同一协议下全跑一遍，并用统计元分析合并跨数据集结果。

为什么必须以「聚合」形态存在：单数据集基准无法回答"这个方法是不是通用更好"，因为单数据集的高分可能纯粹是过拟合了该数据集的特性。MOABB 的价值恰恰在于它横跨 36 个数据集、三个范式，任何在单个数据集上侥幸获胜的方法，都会在跨数据集元分析中露出原形。这也是本条目与库内 eegmmidb、bci-competition-iv-2a 等单一数据集条目的根本区别——那些是"被 MOABB 聚合的底层数据"，MOABB 本身是"聚合它们的那把尺子"。

§0 读法三则：

1. 这个条目是"框架 + 基准 + 元分析论文"三合一：框架本体是软件（BSD-3-Clause），论文是方法学证据（CC BY），底层数据集是散落各处的原始资料（逐数据集许可）——三者获取方式截然不同（§6）。
2. 全文数字存在两组口径（论文 36 数据集 vs 框架 160 条目；论文 3 范式 vs 框架 5 范式），正文按论文主口径成稿并处处注明框架当前值（§9 存照）。
3. 检索时若把 “MOABB” 当作一个可下载的 EEG 数据集去搜会一无所获——它是"装数据的框架"而非"数据本身"（坑 1）。

§1 数据集速览：十问十答

Q1：MOABB 到底是什么？是数据集吗？

不是数据集，是软件框架 + 聚合式基准。它是一个开源的 Python 库（BSD-3-Clause），提供统一的 API 去装载、评测、对照大量既有公开 EEG 数据集。你可以把它理解为"BCI 界的 scikit-learn 基准套件"：它不含原创数据，而是一层把异构数据与异构算法隔离开的标准化中间层。

Q2：名字里的 “Mother of All” 是什么意思？

“Mother of All BCI Benchmarks"意为"所有脑机接口基准之母”，是创始团队半玩笑式的命名，暗指它试图成为覆盖整个 BCI 领域的元基准。缩写 MOABB 在社区里已成为这个库的标准代号。

Q3：它聚合了多少数据集？

双口径：2024 基准论文主口径为 36 个公开数据集（Motor Imagery 14 / P300-ERP 15 / SSVEP 7）；而框架文档的 dataset_summary（抓取时点）已滚动扩展到 160 个数据集条目（Imagery 63 / P300-ERP 68 / SSVEP 18 / c-VEP 8 / Resting State 3）。引用时务必先声明用的是哪个口径——这是本条目最重要的坑之一（坑 3）。

Q4：它评测了多少条算法流水线？

论文口径 30 条，分三大家族：**Raw（11 条）**传统信号处理与空间滤波（CSP、FBCSP、XDAWN、TRCA、CCA、MsetCCA、LogVar 等）；**Riemannian（13 条）**协方差矩阵几何方法（TS+LR/SVM/EL、ACM+TS+SVM、MDM、FgMDM、XDAWNCov、ERPCov、SSVEP_MDM 等）；**Deep Learning（6 条）**深度网络（ShallowConvNet、DeepConvNet、EEGNet-8.2、EEGTCNet、EEGITNet、EEGNeX）。

Q5：评测协议是什么？

Within-session 协议：对每个被试的每个 session，把全部 epoch 打乱后做 5 折分层交叉验证（测试折占 20%），折内结果先取平均，再跨所有 (被试, 会话) 组合求均值与标准差。二分类任务记 ROC-AUC，多分类任务记 accuracy。协议刻意不做跨会话/跨被试，因为目标是隔离"算法本身的判别力"。

Q6：最颠覆的结论是什么？

黎曼几何方法全面胜过深度学习。在所有数据集、所有范式上，Riemannian 流水线（尤其 ACM+TS+SVM 与 TS+EL）持续优于 DL 与 Raw 方法。深度学习只有在每类试次数 >150 时才能达到满意水平——而这在真实 BCI 数据里罕见。论文由此提出核心主张：在 BCI 的"数据稀缺"区间，Riemannian 几何仍是当前最稳健方案。

Q7：为什么深度学习会输？是不是调参不公？

论文采用 off-the-shelf 设定：DL 模型使用其原论文超参、不做逐数据集调优，且全程不使用数据增强。因此 DL 的劣势部分是这一设定的产物——但论文的论证逻辑正是"现实部署中你也不会为每个新用户重调网络"，故这个劣势具有实践意义（坑 5）。

Q8：它怎么把这么多数据集的结果合到一起下结论？

用统计元分析：数据集内做配对检验（N<13 用精确置换 t 检验；13≤N≤20 用 10,000 次随机置换；N>20 用 Wilcoxon 符号秩检验）；跨数据集用 Stouffer Z-score 加权合并（权重正比于 √N_i），并用标准化均值差（SMD）作效应量。这把"某方法在 36 个数据集上普遍更好"变成一个有 p 值支撑的统计断言。

Q9：它对绿色 AI / 碳足迹有覆盖吗？

有。论文在法国 Jean Zay HPC（Intel Cascade Lake 6248 + Nvidia V100 16GB）上用 Code Carbon 测量了各流水线的能耗（gCO2 当量）。一个反直觉结果是：Riemannian 的 TS+EL 虽训练耗时更长，能耗却反而低于部分 DL 方法——因为它无需 GPU 密集的梯度迭代。

Q10：我现在能拿到什么、怎么开始？

一行 pip install moabb 即可安装框架，然后按数据集类名（如 BNCI2014_001()）调用 load() 自动下载并转成 MNE Raw。注意：数据本体不随包附带，而是运行时从各原始来源下载，逐数据集许可不同（§6）。论文与代码分别以 CC BY 与 BSD-3-Clause 开放。

§2 数据构成与规格

MOABB 的"数据"不是一份文件，而是一个三层结构：最底层是它聚合的公开 EEG 数据集（本体），中间层是它强加的标准化接口与划分（规格），最上层是它评测产出的基准结果矩阵（产物）。理解这个三段结构，是理解"为什么 MOABB 的规模数字必须带口径"的前提。

2.1 三层结构：数据集本体 / 规格层 / 结果矩阵

层	内容	归属	许可
数据集本体	36 个公开 EEG 数据集的原始记录（论文口径；框架当前 160 条目）	各原始研究团队	逐数据集各异
规格层	统一 API、固定划分、事件标注、通道/采样率规范化	MOABB 框架	BSD-3-Clause
结果矩阵	30 条流水线 × 数据集 × 被试-会话-折 的指标	MOABB 论文产物	CC BY

关键点：MOABB 的"规模"若要引用，必须指明说的是哪一层、哪个口径。说"MOABB 有 36 个数据集"（论文口径）与说"MOABB 有 160 个数据集"（框架当前口径）都不算错，但混用会误导（坑 3）。

2.2 论文口径：三范式 36 个数据集

2024 基准论文把 36 个公开数据集按 BCI 三大经典范式分组——这正是"聚合式基准"的核心骨架：

范式	数据集数	典型任务	论文表格
Motor Imagery（运动想象, MI）	14	左右手/右足/全部类判别	Table 1
P300 / ERP（事件相关电位）	15	target vs non-target 二分类	Table 2
SSVEP（稳态视觉诱发电位）	7	刺激频率分类	Table 3

三大范式各自对应一种 BCI 交互原理：MI 靠"想象肢体动作"诱发感觉运动节律变化；P300 靠"罕见刺激诱发正向电位"做选择；SSVEP 靠"注视闪烁频率"诱发同频脑电响应。把三范式放在同一基准里，是为了验证"某方法是否在整类 BCI 问题上通用更好"，而非只在单一范式上侥幸。

2.3 Motor Imagery 14 个数据集（论文 Table 1 全转）

数据集	被试	通道	类别	trials/类/session	trial 长(s)	采样率(Hz)	session	run
AlexMI	8	16	2(3)	20	3	512	1	1
BNCI2014_001	9	22	3(4)	72	4	250	2	6
BNCI2014_002	14	15	2	80	5	512	1	8
BNCI2014_004	9	3	2	72.4 ± 9.5	4.5	250	5	1
BNCI2015_001	12	13	2	100	5	512	2-3	1
BNCI2015_004	9	30	2(5)	39.4 ± 1.6	7	256	2	1
Cho2017	52	64	2	101.2 ± 4.7	3	512	1	1
Lee2019_MI	54	62	2	50	4	1000	2	1
GrosseWentrup2009	10	128	2	150	7	500	1	1
PhysionetMI	109	64	4(5)	22.6 ± 1.3	3	160	1	6
Schirrmeister2017	14	128	3(4)	240.8 ± 37.7	4	500	1	2
Shin2017A	29	30	2	10	10	200	3	1
Weibo2014	10	60	4(7)	79 ± 3	4	200	1	1
Zhou2016	4	14	3	50 ± 3.5	5	250	3	2

读表要点：类别列括号内数字表示含该数据集可用的附加类别数（如 2(3) 表示主用 2 类、共 3 类可用）；被试跨度极大（Zhou2016 仅 4 人，PhysionetMI 达 109 人）；通道从 3 导（BNCI2014_004）到 128 导（GrosseWentrup2009、Schirrmeister2017）；trials/类/session 从 10（Shin2017A）到 240.8（Schirrmeister2017），这正是"数据稀缺—充裕"光谱的实物证据。

2.4 P300/ERP 15 个数据集（论文 Table 2 全转）

数据集	被试	通道	NT/T epoch	epoch 长(s)	采样率(Hz)	session	run
BI2012	25	16	638.2±1.9 / 127.6±0.7	1	128	1	1
BI2013a	24	16	400.3±2.3 / 80.1±0.5	1	512	1-8	1
BI2014a	64	16	794.5±276.7 / 158.9±55.3	1	512	1	1
BI2014b	37	32	201.3±61.5 / 40.3±12.3	1	512	1	1
BI2015a	43	32	461.8±220.9 / 92.3±44.1	1	512	3	1
BI2015b	44	32	2158.7±6.3 / 479.9±0.3	1	512	1	4
BNCI2014_008	8	8	3500 / 700	1	256	1	1
BNCI2014_009	10	16	480 / 96	0.8	256	3	1
BNCI2015_003	10	8	2250±1500 / 270±60	0.8	256	1	2
EPFLP300	8	32	685.2±16.9 / 137.2±3.5	1	2048	4	6
Huebner2017	13	31	3275.3±2.1 / 1007.8±0.6	0.9	1000	2-3	9
Huebner2018	12	31	3638.4±7.7 / 1119.6±2.5	0.9	1000	3	10
Lee2019_ERP	54	62	3450 / 690	1	1000	2	1
Sosulski2019	13	31	75 / 15	1.2	1000	4-20	20
Cattan2019_VR	21	16	600 / 120	1	512	2	60

读表要点：P300 表用 NT/T（non-target / target）列取代了 MI 表的"trials/类"，因为 P300 是典型的类不平衡二分类——non-target 试次远多于 target（比值常达 5-9 倍，如 BNCI2014_008 为 3500/700）。EPFLP300 采样率高达 2048 Hz，是本表最高；Cattan2019_VR 有 60 个 run（VR 场景下的密集记录）。

2.5 SSVEP 7 个数据集（论文 Table 3 全转）

数据集	被试	通道	类别	trial 长(s)	采样率(Hz)	频段(Hz)
Lee2019_SSVEP	54	62	4	1	1000	4 (5.45-12)
MAMEM1	10	256	5	3	250	5 (6.66-12.00)
MAMEM2	10	256	5	3	250	5 (6.66-12.00)
MAMEM3	10	14	4	3	128	4 (6.66-12.00)
Nakanishi2015	9	8	12	4.15	256	12 (9.25-14.75)
Kalunga2016	12	8	4	2	256	4 (13,17,21,rest)
Wang2016	34	62	40	5	250	40 (8-15.8)

读表要点：SSVEP 表用"类别数 = 刺激频率数"表达任务规模，从 4 类（Lee2019_SSVEP）到 40 类（Wang2016）；MAMEM1/2 通道数高达 256（密集 EEG 阵列），而 Nakanishi2015/Kalunga2016 仅 8 通道（便携设备）；trial 长度 1-5 秒不等，长 trial 有利于频率分辨但降低信息传输率。

2.6 框架当前口径：160 个数据集条目（五范式）

论文之后，MOABB 框架持续滚动扩展。截至抓取时点，框架文档 dataset_summary 收录 160 个数据集条目，范式已从三扩到五：

范式	条目数	备注
Imagery（运动想象）	63	论文 MI 14 的扩展
P300-ERP	68	论文 P300 15 的扩展
SSVEP	18	论文 SSVEP 7 的扩展
c-VEP	8	论文未覆盖，§6 列为未来方向，现已落地
Resting State（静息态）	3	论文未覆盖

重要澄清：160 个"数据集条目"≠160 个独立研究。框架把同一项研究的多个会话/条件拆成独立 entry（如 Dreyer2023 拆 Dreyer2023A/B/C、Mainsah2025 拆 _A…S2、ErpCore2021* 系列），因此条目数显著高于独立研究数。同理，框架 dataset_summary 的 #Subj 列直接求和为 3,627，但因含同源拆分重复计（同一批被试在不同 entry 中被多次登记），不可作为"唯一被试总数"引用（坑 4）。

2.7 数据规格与预处理基线

MOABB 对每个数据集施加的规范化包括：

1. 统一为 MNE Raw 对象：所有源的异构文件（.edf/.gdf/.set/.mat 等）经各自的 reader 转成 MNE Raw，通道名标准化为 10-20 体系或源数据集命名。
2. 事件标注标准化：把各源的事件编码映射到范式统一的标签语义（MI：左右手/足；P300：target/non-target；SSVEP：频率类）。
3. 固定的 epoch 切割：按论文给定的 trial 长度切 epoch（见三表"trial 长"列）。
4. 固定的被试-会话-试次划分：划分在数据集中固化，使用者无法自由改动，正是"消除协议自由度"的设计核心。
5. 指标绑定范式：二分类（MI 的手/足、P300）记 ROC-AUC；多分类（多类 MI、SSVEP）记 accuracy——由 MotorImagery 等范式类自选。

2.8 通道数与通道选择

一个论文重点分析的维度是通道数对结果的影响（§5.2）。由于不同数据集通道数从 3 到 256 不等，MOABB 允许按通道子集评测。论文发现：Riemannian 方法在 [0,25] 通道区间表现最佳，通道数增多反而下降。这一反直觉结果对"是否值得上高密度 EEG 帽"的工程决策有直接含义（§7.4）。

§3 任务与标注体系

MOABB 的"任务"分裂为两个正交维度：范式任务（数据本身要解决什么 BCI 问题）与算法流水线（用什么方法解决）。论文的贡献恰恰是把这两个维度做成全交叉矩阵——30 条流水线 × 36 个数据集。

3.1 三大范式任务定义

（1）Motor Imagery（运动想象）

被试想象执行特定肢体动作，头皮 EEG 在感觉运动区出现事件相关去同步/同步（ERD/ERS）。任务场景分三档（论文 §5）：

场景	类别	说明
Left-vs-Right Hand	2	想象左手 vs 右手，最经典也最难
Right Hand-vs-Feet	2	右手 vs 双足，空间分布差异大、更易分
All classes	3-4	全部可用类，难度随类数上升

（2）P300 / ERP（事件相关电位）

在"oddball"范式中，罕见 target 刺激诱发约 300 ms 后的正向电位 P300。任务是 target vs non-target 二分类——因为 target 试次远少于 non-target（类不平衡），故该范式天然是"稀有事件检测"问题。

（3）SSVEP（稳态视觉诱发电位）

被试注视以特定频率闪烁的刺激，视觉皮层出现同频稳态响应。任务是按频率分类，类别数即刺激频率数（4-40 类），本质是多类频率识别。

3.2 三十条流水线三分家

论文的 30 条流水线按方法家族三分（§4 将逐条展开）：

家族	条数	一级原理	代表方法
Raw（传统信号处理）	11	手工特征 + 经典分类器	CSP+LDA、FBCSP+SVM、XDAWN+LDA、TRCA、CCA、MsetCCA
Riemannian（协方差几何）	13	协方差矩阵 + 黎曼流形	TS+LR、TS+SVM、TS+EL、ACM+TS+SVM、MDM、FgMDM、XDAWNCov、ERPCov
Deep Learning（深度网络）	6	端到端神经网络	ShallowConvNet、DeepConvNet、EEGNet-8.2、EEGTCNet、EEGITNet、EEGNeX

3.3 标注体系：事件的来源与标准化

MOABB 的标签全部来自源数据集自带的事件标注，不自建、不重标。其工作是把各源事件的命名、编码、时序统一映射到范式语义。这意味着：

• 标签质量 = 源数据集质量：若某源数据集的事件标注有误，MOABB 不会发现也不会修正（这是聚合式基准的固有传导风险）。
• 监督粒度 = 试次级：MOABB 的评测粒度是 epoch 级的分类，不涉及像素/信号级的分割标注。
• 无人工复核环节：与 PANDA-PLUS 式"重标注暴露标签错误"不同，MOABB 的定位是"测算法"而非"审标签"，故不做标签复核。

3.4 评测指标定义

指标	适用	计算
ROC-AUC	二分类（MI 手/足、P300）	由预测分数与真标签算受试者工作特征曲线下面积
accuracy	多分类（多类 MI、SSVEP）	正确分类试次 / 总试次
均值 ± 标准差	全部	折内先平均 → 再跨 (subject, session) 求均值与标准差

为什么二分类用 AUC 而非 accuracy：在类不平衡的 P300 中，accuracy 会被多数类主导（全猜 non-target 也能得高分），AUC 对类不平衡更稳健。这是 MOABB 指标设计的合理之处。

3.5 超参数搜索策略

• Raw / Riemannian：用嵌套交叉验证网格搜索（附录 Table 5 列出了 CSP+SVM、Engrid、LogVarGrid、TS-SVM、ACM+TS+SVM 等的参数网格）。
• Deep Learning：不做逐数据集调参，采用原论文超参（off-the-shelf 设定）。

这一不对称是理解"DL 为何落后"的关键（坑 5）：Riemannian 允许调参而 DL 不允许，故 DL 的劣势不能完全归因于方法上限，而是这一设定下有意的选择——其辩护逻辑是"现实中不会为每个新用户重训网络"，但这也确实给了 Riemannian 一定的调参优势。

3.6 数据增强：明确缺席

论文明确全程不使用数据增强（DL 也一样）。这使 MOABB 评测的是"公开即用（off-the-shelf）性能"，而非"经增强/迁移/集成后的上限"。这是一个有意的保守设定：它让结论更贴近"新用户戴上 EEG 帽第一次能不能用"的现实场景，但也意味着不能据此断言"DL 永远达不到"（坑 5）。

§4 三十条流水线：从 LogVar 到 EEGNeX

30 条流水线是 MOABB 基准的核心资产。它们不是随意挑选的，而是刻意覆盖了 BCI 算法光谱的三个时代：古典信号处理（Raw）→ 协方差几何（Riemannian）→ 深度学习（DL）。本节逐家族展开，给出每条流水线的原理、适用范式与代表结果。

4.1 Raw 家族（11 条）：手工特征 + 经典分类器

Raw 家族代表 2010 年代前后的主流做法——先用手工设计的空间滤波/特征提取，再喂给线性分类器。它们不带任何"表示学习"，因此可解释性强、计算极快，是极重要的强基线。

（1）LogVar+LDA / LogVar+SVM（2 条）

对每个通道的信号方差取对数（log-variance）作特征，分别接线性判别分析（LDA）或支持向量机（SVM）。LogVar 是最朴素的频带功率特征，等价于"哪个电极能量高"。它几乎不需要训练，是"零假设"级别的下界基线。

（2）CSP+LDA / CSP+SVM（2 条）

共空间模式（Common Spatial Pattern, CSP）通过广义特征值分解找一组空间滤波器，最大化两类方差比。CSP 是 MI 范式的经典王牌，其输出是对数方差特征，接 LDA 或 SVM。CSP 的局限是只能为两类设计（多类需 one-vs-rest）、对噪声敏感、需调滤波器频带。

（3）TRCSP+LDA（1 条）

正则化 CSP（Regularized CSP），在 CSP 目标里加 Tikhonov 正则项以抑制过拟合与噪声放大，接 LDA。在高噪声/小样本时优于朴素 CSP。

（4）DLCSPauto+shLDA（1 条）

判别式拉普拉斯 CSP（Discriminative Laplacian CSP，自动选参）接收缩 LDA（shrinkage LDA）。shrinkage 是对小样本协方差估计的稳定化手段。

（5）FBCSP+SVM（FilterBank CSP，1 条）

滤波器组 CSP：把信号分到多个频带各自做 CSP，再拼接特征接 SVM。这是 MI 域长期 SOTA 的经典方法，代价是特征维度膨胀需特征选择。

（6）XDAWN+LDA（1 条）

XDAWN 是为 ERP/P300 设计的空间滤波：用广义特征分解增强 target 的信噪比，接 LDA。XDAWN 是 P300 域的经典空间滤波，其 Riemannian 变体（XDAWNCov）在论文中表现极佳（§4.2）。

（7）TRCA / CCA / MsetCCA（3 条，SSVEP 专用）

• TRCA（Task-Related Component Analysis）：通过最大化试次间可复现性估计空间滤波器，是 SSVEP 的强基线。
• CCA（Canonical Correlation Analysis）：在信号与各频率参考正弦之间求典型相关，取相关最高者判频，是最经典的 SSVEP 解码器。
• MsetCCA（Multiset CCA）：CCA 的多集推广，联合多个试次优化。

Raw 家族的实践定位：计算便宜、无需 GPU、可解释，是任何新方法的必备对照。论文中它们在简单任务（右手 vs 足）上仍很强，但在难任务（多类 MI）与高噪声数据上明显落后于 Riemannian。

4.2 Riemannian 家族（13 条）：协方差几何的统治

Riemannian 家族是 MOABB 基准的最大赢家。其核心思想：把每个 epoch 的 EEG 表示为一个空间协方差矩阵，把分类问题搬到对称正定（SPD）矩阵的黎曼流形上解决——因为协方差矩阵构成一个弯曲的黎曼流形，欧氏距离会失真，而黎曼距离（仿射不变）才反映真实相似性。这是 Barachant（MOABB 创始人之一）等人的开创性工作。

（1）MDM（Minimum Distance to Mean，1 条）

黎曼流形上的"最近类均值"：为每类算黎曼重心，测试样本按到各类重心的黎曼距离分类。是黎曼家族最简洁的基线。

（2）FgMDM（Filter geodesic MDM，1 条）

在 MDM 基础上对滤波后的多频带信号做"测地线"处理，增强判别力，是 MDM 的频带扩展。

（3）TS+LR / TS+SVM / TS+EL（3 条）

**Tangent Space（切空间）**映射：把 SPD 矩阵切映射到切空间（欧氏化），在此空间上做特征向量化，再接分类器（LR=逻辑回归、SVM、EL=集成学习/Elastic Net）。切空间法是黎曼家族里最常用、最鲁棒的一支——论文中 TS+EL 常优于 TS+LR。

（4）ACM+TS+SVM（1 条）

Augmented Covariance Matrix（增广协方差矩阵）+ 切空间 + SVM。ACM 通过把原始信号及其时延版本一起算协方差，人为扩充协方差矩阵维度以纳入时间信息。这是论文中综合表现最好的流水线——在多数数据集上排名靠前（§7.1）。

（5）XDAWNCov+TS+SVM / XDAWNCov+MDM（2 条）

先用 XDAWN 空间滤波增强 ERP，再算协方差、走切空间或 MDM。这是 P300 域的王者——论文中 XDAWNCov系列在 P300 数据集全面领先（Huebner2017 达 98.69%）。

（6）ERPCov+MDM / ERPCov(svd_n=4)+MDM（2 条）

基于 ERP 协方差矩阵的 MDM，后者用 SVD 降维到 4 维以省算力。P300 专用。

（7）SSVEP_MDM / SSVEP_TS+LR / SSVEP_TS+SVM（3 条）

把黎曼方法适配到 SSVEP：算刺激段协方差后走 MDM 或切空间分类。论文中 SSVEP 三强在 Lee2019_SSVEP 达 75-89%，而纯 CCA/TRCA/MsetCCA 在多数据集崩溃（MAMEM 系 <35%）。

Riemannian 的统治力总结：13 条流水线中，ACM+TS+SVM、TS+EL、XDAWNCov+TS+SVM、SSVEP_MDM 分别在 MI、通用、P300、SSVEP 四类场景中夺魁。这一家族是论文"Riemannian 全面领先"结论的直接来源。

4.3 Deep Learning 家族（6 条）：数据饥渴的前沿

DL 家族代表当下"端到端深度学习"的主流，但论文的实证给它们泼了冷水。

（1）ShallowConvNet（1 条）

Schirrmeister 等 2017 提出的浅层卷积网络，专门为 MI 设计，模拟 FBCSP 的时频滤波结构。它是 DL 家族里表现最稳的一个（偶进前三）。

（2）DeepConvNet（1 条）

同源深层版本，卷积层更深，参数量大，对数据量更饥渴。

（3）EEGNet-8.2（1 条）

Lawhern 等 2018 的紧凑型网络，用深度可分离卷积压缩参数，是 EEG 领域引用最高的 DL 基线之一，跨范式通用。

（4）EEGTCNet / EEGITNet / EEGNeX（3 条）

• EEGTCNet：融合 TCN（时序卷积）的 EEG 网络。
• EEGITNet：轻量化的 EEG-Inception 风格网络。
• EEGNeX：较新的 SOTA 架构（论文注其配置为 8-32）。

DL 家族的实证困境（论文 §5.3）：

现象	数据条件	说明
DL 达到满意水平	>150 trials/类	低于此阈值 DL 明显落后 Riemannian
中间组可用	50 trials/类	ShallowConvNet/EEGNet-8.2/DeepConvNet
更低组	<50 trials/类	EEGTCNet/EEGITNet/EEGNeX 更差

为什么：DL 靠海量参数拟合复杂函数，需要足够样本避免过拟合；而 BCI 的现实是每个新用户只有少量标定试次（常常每类几十个），恰好落在 DL 的"饥饿区"。论文据此提出：在数据稀缺的 BCI 区间，黎曼几何仍是更务实的选择。

4.4 流水线矩阵与范式匹配

范式	首选家族	论文代表赢家
Motor Imagery	Riemannian	ACM+TS+SVM
P300/ERP	Riemannian	XDAWNCov+TS+SVM
SSVEP	Riemannian	SSVEP_MDM / SSVEP_TS+SVM

三范式全部指向 Riemannian——这正是"聚合式基准"的价值：若只看单个数据集，可能得出"某 DL 模型在 X 上最好"的局部结论；跨 36 数据集看，Riemannian 的普遍领先才显现。

§5 评测协议与统计元分析

MOABB 的结论之所以可信，一半靠统一协议，一半靠统计元分析。本节拆解这两根支柱。

5.1 Within-Session 评价协议

协议定义（论文方法节）：

1. 对每个被试的每个 session，取出全部 epoch；
2. 打乱后做 5 折分层交叉验证（stratified 5-fold），即测试折含 20%，且保持类别比例；
3. 折内计算指标后先在折间平均，得到一个 (被试, 会话) 的标量；
4. 再跨所有 (被试, 会话) 组合求均值与标准差。

为什么是 within-session：within-session 协议把"同一会话内、同一电极布置、同一被试状态"作为控制变量，隔离出"算法本身的判别力"。它不测跨会话/跨被试泛化——那是另一个问题（需 LOSO 或 cross-session 协议）。这一选择让基准结论更干净，但也限定了适用范围（坑 6）。

分层（stratified）的意义：保证每折类别分布一致，避免某折恰好缺某类导致指标失真，对类不平衡的 P300 尤其重要。

5.2 指标选择：AUC vs accuracy

任务类型	指标	理由
二分类（MI 手/足、P300）	ROC-AUC	对类不平衡稳健；P300 中 non-target 远多于 target
多分类（多类 MI、SSVEP）	accuracy	类别均衡时直观且可比

指标由范式的 MotorImagery 等类自动选择，使用者无需手动指定——这是"锁定协议自由度"的又一体现。

5.3 数据集内配对检验

对"方法 A 是否优于方法 B"的问题，论文在每个数据集内做配对检验（因为 A、B 跑在同一批被试上，是配对样本）：

数据集被试数 N	检验方法
N < 13	精确置换 t 检验（exact permutation t-test）
13 ≤ N ≤ 20	10,000 次随机置换检验
N > 20	Wilcoxon 符号秩检验

为什么分档：小样本下参数检验的正态假设不成立，故用非参数/精确方法；不同 N 对应不同的统计功效与假设强度。这种分档处理体现了论文的统计卫生。

5.4 跨数据集元分析：Stouffer Z-score

单数据集的 p 值不能直接相加（会高估证据），论文用 Stouffer Z-score 加权合并：

• 把每个数据集的检验结果转成 Z 分数；
• 按权重 正比于 √N_i（被试数开方）加权求和；
• 得到跨数据集的合并 Z，据以判断"某方法是否在整类数据集上普遍更优"。

为什么权重取 √N_i：被试越多、结果越可靠，应给更大权重；但权重要温和（开方而非线性），避免大样本数据集完全主导。

效应量：除显著性外，用标准化均值差（SMD）加权聚合衡量"好多少"，避免"显著但微小"的误导。这是论文统计严谨性的关键一环。

5.5 评价若干设计取舍

取舍	选择	代价
会话内 vs 跨会话	会话内	不覆盖跨会话迁移
分层 vs 随机折	分层	—
调参 vs 不调参（DL）	Raw/Riemannian 调参，DL 不调	DL 劣势部分归因于设定
数据增强	不用	测的是 off-the-shelf 性能
指标	AUC + accuracy	二分类/多分类分治

这五条取舍共同定义了 MOABB 结论的适用边界：它回答的是"在会话内、无增强、DL 不调参的设定下，哪类方法在跨数据集意义上更稳"。越过这个边界下结论（如"DL 永远不行"）都是误读（坑 5、坑 6）。

5.6 执行时间与碳足迹测量

论文在法国 Jean Zay HPC 上测量了各流水线的运行时间与能耗：

• 硬件：Intel Cascade Lake 6248 CPU + Nvidia V100 16GB GPU；
• 工具：Code Carbon 记录能耗并折算为 gCO2 当量；
• 结果：Raw 家族最快，Riemannian 次之，DL 平均训练更久（但仍 <30 秒）；
• 反直觉发现：Riemannian 的 TS+EL 虽训练耗时更长，能耗反而更低——因为它的"耗时"来自更多 CPU 迭代而非 GPU 密集的梯度反传。

这一节让 MOABB 成为少数把"绿色 AI"纳入 BCI 基准的工作，对边缘部署场景（低功耗 BCI 设备）有直接参考价值。

5.7 排名法与稳健性

论文 §5.5 用排名法交叉验证结论：把每条流水线在每个 (数据集, session) 上的表现排名，观察其排名分布。

• ACM+TS+SVM：稳居各 session 榜首，很少跌破第 7 名；
• TS+EL：常超越 TS+LR；
• DL 家族：普遍排在 9 名之后，ShallowConvNet 偶尔进前三。

排名法与元分析互为佐证：前者是"逐场次肉眼可见的稳定优势"，后者是"统计意义上的普遍性证据"，两者结论一致，增强了可信度。

§6 获取与许可：聚合式框架的分层门

MOABB 的许可与获取是分层异构的，这是所有聚合式基准的共性。一言以蔽之：框架自由开放，论文开放获取，底层数据逐数据集各异。

6.1 三层资产、三种门

资产	许可	获取方式
MOABB 软件框架	BSD-3-Clause	PyPI pip install moabb / GitHub NeuroTechX/moabb
2018 原始论文	CC BY 3.0（IOP gold OA）	IOP 官网 / arXiv:1805.06427
2024 基准论文	CC BY 4.0	arXiv:2404.15319 / HAL hal-04537061
底层数据集（36/160）	逐数据集各异	框架内置下载器按源获取

BSD-3-Clause 是最宽松的开源许可之一：允许商用、修改、再分发，只要求保留版权声明与免责声明。这意味着你可以把 MOABB 嵌入商业 BCI 产品、改造其代码，只需署名。这与底层数据的许可（可能含 NC/ND 条款）截然不同。

6.2 数据本体：不集中托管

MOABB 不集中托管数据。它的工作方式是：

1. pip install moabb 安装的是代码框架（几十 MB）；
2. 用户按数据集类名（如 BNCI2014_001()）创建对象；
3. 调用 load() 时，框架的内置下载器从各原始来源（PhysioNet、OpenNeuro、Zenodo、figshare、GigaDB、Harvard Dataverse、OSF、TU Berlin DepositOnce、IEEE DataPort、Synapse 等）实时下载；
4. 下载后转成 MNE Raw 对象缓存到本地。

含义：MOABB 的可用性间接依赖上游来源的稳定性。若某源站挂了，对应数据集就无法下载——但框架本身不受影响（坑 7）。

6.3 源许可分层（示例）

底层数据集许可逐年逐源不同，需各自确认。示例：

数据集	许可	来源机构
BNCI2014_001/002/004	CC BY-ND 4.0	Graz University of Technology
BNCI2015_001	CC BY-NC-ND 4.0	—
Cho2017	CC BY 4.0	GigaDB 100295
Lee2019_MI	CC0 1.0	GigaDB 100542
PhysionetMI	ODC-By 1.0	PhysioNet eegmmidb 1.0.0
GrosseWentrup2009 / Zhou2016 / Zhou2020 / Dreyer2023	CC BY 4.0	Zenodo / OSF
MAMEM 系	CC BY 4.0	—

注意 CC BY-ND（禁演绎）：ND 条款意味着你不能发布基于该数据改造的衍生数据（如重标注版），但用于训练模型、发表结果通常可以。CC BY-NC-ND 则更严，商用需谨慎。逐数据集的 NC/ND 差异，是 MOABB 使用者最容易踩的许可坑（坑 8）。

6.4 版本链与获取实操

软件版本链：PyPI 的 moabb 包从早期 0.x/1.x 滚动迭代，抓取时点最新为 1.7.2（2026-09-14）；Zenodo 软件快照 DOI 随版本递增（概念 DOI 10.5281/zenodo.10034223；历史快照 v1.1.1 = record 13784463）。注意 README/BibTeX 引用写 “(Version 1.7.1)” 而 PyPI 显示 1.7.2——同一时点两条版本线（坑 9）。

Python 依赖：≥3.11（对应 1.7.2）；软依赖 extras 包括 carbonemission（能耗）、deeplearning（DL 模型）、optuna（超参）、xdf（LSL 流）、interactive、tests、docs、all。

获取实操骨架：

# 安装
pip install moabb

# 装载一个数据集
from moabb.datasets import BNCI2014_001
dataset = BNCI2014_001()
data = dataset.get_data()   # 触发下载并转 MNE Raw

# 跑一条流水线
from moabb.paradigms import MotorImagery
from moabb.pipelines import make_pipeline
paradigm = MotorImagery()
X, y, meta = paradigm.get_data(dataset=dataset)

元数据表：框架文档的 dataset_summary 提供全量数据集清单（范式、通道、被试数等），是"MOABB 有多少数据"的一手索引（§2.6）。

6.5 AI-Ready 评估：聚合式框架的可获取性得失

聚合式框架的可获取性评估有其特殊性：

• 得分项：框架本身 BSD-3-Clause 完全开放；论文双 CC BY 开放获取；一个 pip install 就解决"怎么拿到工具"；元数据表完备。
• 失分项：数据本体不集中托管，可用性依赖上游；逐数据集许可异构，商用需逐条审查；无统一的"一键下载全量"入口。

这种"框架开放、数据分散"的形态，与库内 openecg 这类协议聚合基准同构——都是"以标准换可复现性，以分散换灵活性"。

§7 核心结果：Riemannian 的统治

本节给出 MOABB 2024 基准的核心实证结果。全部数值出自论文 §5；三范式代表结果摘自论文结果表。

7.1 总体结论：Riemannian 全面领先

论文 §5.1（原文标题 “Riemannan pipelines outperforms others pipelines”，Riemannan 为论文笔误，应为 Riemannian）给出总纲：

黎曼几何流水线在所有数据集、所有范式上，持续优于深度学习与 Raw 方法。

证据形态是雨云图（raincloud plot）：Riemannian 家族的分布峰值系统性右移（更靠近高精度端），且分布更紧凑（方差小）。这不是"某数据集偶然获胜"，而是跨 36 数据集的分布级优势——正是聚合式基准才能揭示的图景。

7.2 Motor Imagery：左右手 vs 右手/足

（1）Left-vs-Right Hand（难任务）代表结果

数据集	最佳流水线	AUC
BNCI2014_001	ACM+TS+SVM	91.71 ± 10.30
Zhou2016	ACM+TS+SVM	95.03 ± 4.76
GrosseWentrup2009	ACM+TS+SVM	86.60 ± 15.12

• ACM+TS+SVM 是左右手任务冠军；TS+LR 次之。
• DL 组中 ShallowConvNet 明显高于 EEGNeX/EEGITNet——浅层网络更适合小样本。
• 左右手是最难区分的 MI 任务（两只手在皮层上邻近），即便最佳方法仍在个别被试上跌到 70% 以下（故标准差大）。

（2）Right Hand-vs-Feet（易任务）代表结果

数据集	最佳流水线	AUC
BNCI2014_001	ACM+TS+SVM	97.32 ± 3.35
Schirrmeister2017	ACM+TS+SVM	98.67 ± 3.06

• 右手 vs 足显著更易分（手区与足区在皮层上距离远），Raw 与 Riemannian 都能达极高 AUC。
• 这印证了一个实用规律：任务可分性比方法选择更能决定上限（§5.4）。

7.3 P300/ERP：XDAWNCov 的天下

P300 范式的赢家是 XDAWNCov+TS+SVM（XDAWN 空间滤波 + 协方差 + 切空间 + SVM）：

数据集	结果
Huebner2017	98.69 ± 1.78
Huebner2018	98.47 ± 0.97
Lee2019_ERP	98.41 ± 2.03
EPFLP300	84.29 ± 8.53（较难的一个）

• XDAWNCov 系列在 P300 数据集全面领先，多个数据集逼近 99%——P300 是最"可解"的范式。
• EPFLP300 偏低（84%）可能与其高采样率（2048 Hz）、高通道（32）及被试少（8 人）有关。
• Raw 家族的 XDAWN+LDA 也已不错，但 Riemannian 的协方差版本仍胜出。

7.4 SSVEP：三强鼎立，CCA 崩溃

SSVEP 范式由三条黎曼流水线主导：SSVEP_MDM / SSVEP_TS+LR / SSVEP_TS+SVM。

场景	结果
Lee2019_SSVEP	三强达 75-89%
MAMEM 系	纯 CCA/TRCA/MsetCCA <35%（崩溃）

• 反直觉点：CCA/TRCA 是 SSVEP 的经典教科书方法，但在 MAMEM 等多通道密集数据上崩溃（<35%）——可能因通道数过高（256）导致 CCA 参考信号失配。
• 黎曼方法在多通道下反而稳健，这与其"协方差几何天然处理多通道相关性"的特性一致。
• Wang2016（40 类）是 SSVEP 中最难的多类任务，类别数越多精度越受挑战。

7.5 三条规律性发现

（1）DL 的数据阈值（§5.3）

深度学习需要 >150 trials/类才能达到满意结果；50 trials/类时中间组（ShallowConvNet/EEGNet-8.2/DeepConvNet）勉强可用；更低阈值下（EEGTCNet/EEGITNet/EEGNeX）明显不足。这直接量化了"DL 有多饿"。

（2）通道数规律（§5.2）

Riemannian 在 [0,25] 通道区间表现最佳，通道数增多反而下降。这对硬件决策有直接含义：对黎曼方法而言，上高密度 EEG 帽（64/128 导）不但无益，反可能有害（增加噪声通道、稀释协方差结构）。Tangent Space 投影法持续优于流形面的 MDM 法。

（3）任务复杂度规律（§5.4）

• 可分性强的任务（右手/足）：<50 trials 即达高 AUC，加量无显著提升（已饱和）；
• 高复杂度任务（3-7 类）：需更多 trials，且在部分数据集 >200 trials 反而精度下降（可能因疲劳、注意力衰减引入噪声）。

7.6 排名法佐证（§5.5）

流水线	排名表现
ACM+TS+SVM	稳居各 session 榜首，很少跌破第 7
TS+EL	常超 TS+LR
DL 家族	普遍排在 9 名之后（ShallowConvNet 偶进前三）

排名法与元分析结论一致，互相佐证。

7.7 核心主张（论文结论）

论文结论的核心主张可概括为：

在 BCI 的"数据稀缺"区间，黎曼几何仍是当前最稳健方案；深度学习需要靠堆数据才具竞争力。

这不是"反 DL"的口号，而是一个有 36 数据集、30 流水线、统计元分析支撑的实证主张。它给 BCI 研究者的实践建议是：在标定数据有限时，先上 Riemannian 基线，再考虑 DL；只有在数据充裕（>150 trials/类）时 DL 才值得投入。

7.8 2018 原始论文的结果口径

2018 原始论文（Jayaram & Barachant）用 12 个开数据集、250+ 被试验证了同一论点的早期版本：在单数据集上验证的算法不具代表性——跨数据集时，大量已发表方法不成立。这篇论文确立了 MOABB 的方法论立场，2024 基准论文是其规模放大的延续。

§8 生态与方法学启示

8.1 生态位：BCI 可复现性基础设施

MOABB 在生态中扮演的是基础设施而非数据集角色。上游它依赖 MNE-Python（信号分析底座）、scikit-learn（统一 ML 接口）、pyRiemann/riemannian（黎曼方法库）、Braindecode（DL 模型实现）、torchEEG；下游它是众多 BCI 论文的评测底座。

同赛道对照：benchopt benchmark_bci 是论文 §6 提及的快速基准计划，思路与 MOABB 互补（benchopt 强调轻量自动化基准，MOABB 强调大规模跨数据集）。

8.2 方法学启示一：把"协议自由度"当成首要敌人

MOABB 最深远的贡献，是把"数据集划分、预处理、指标定义"这些隐性自由度摆上台面并锁死。它提醒整个领域：不可复现的 SOTA 是伪 SOTA。这一方法论已被计算病理、基因组学等领域的类似基准借鉴。

8.3 方法学启示二：聚合式基准的价值与代价

价值	代价
跨数据集结论可信度高	依赖上游数据可用性
统一协议消除可比性问题	逐数据集许可异构，商用审查繁琐
一次评测覆盖多范式	标签质量受源数据集传导影响

聚合式基准（MOABB、openecg 等）的普遍规律是：以标准化换取可比性，以分散托管换取许可灵活性。使用者需理解这一形态的固有取舍。

8.4 方法学启示三：小样本是 BCI 的物理约束

MOABB 的全部结论都指向一个物理事实：BCI 是天然的小样本问题。每个新用户只有有限标定时间，每类试次往往几十个。这不是工程疏忽而是人因约束（用户不可能标定数小时）。因此"数据饥渴"的方法在 BCI 中有结构性劣势——这是黎曼几何类"样本高效"方法的根本优势来源。

8.5 社区与可持续性

MOABB 归属 NeuroTechX（国际神经技术社区），由 5 位维护者（Sylvain Chevallier、Bruno Aristimunha、Pierre Guetschel、Grégoire Cattan、Anton Andreev）持续维护；提供每周 office hours（Gitter / NeuroTechX Slack #moabb）；受 DATAIA 等资助。这种社区化的维护模式是其长寿命的关键——相比依赖单个实验室的项目更抗人员流动。

8.6 对 AI-Ready 数据集生态的含义

MOABB 是 AI-Ready 意义上的反面镜像样本：它不提供"一份可下载的数据"，而提供"一套可复现的评测协议 + 一篮子数据的索引"。它的 AI-Ready 价值不在数据本身，而在于为 BCI 领域的模型评测提供了可信的可比性基线——任何声称 BCI SOTA 的模型，若未在 MOABB 协议下验证，其声明都应被打折扣。

§9 与库内条目的关系

MOABB 是库内首个"基准框架层"的 EEG/BCI 条目，它与其他 EEG/BCI 数据集条目的关系是"尺子与材料"的关系。本节厘清家族图谱与检索路径。

9.1 家族图谱

关系类型	库内条目	rid	关系说明
被 MOABB 聚合（原始出处）	eegmmidb	342	PhysionetMI 的原始出处（109 被试，MOABB 最大 MI 数据集）
被 MOABB 聚合（原始出处）	bci-competition-iv-2a	352	BNCI2014_001 的原始出处（BCI Competition IV dataset 2a，MI 表首行）
同域 EEG（方法学锚点）	hbn-eeg	362	健康脑网络 EEG（大型发育队列）
同域 EEG（临床大库对照）	tuh-eeg-corpus	71	TUH EEG 语料库（临床 EEG，与本框架的 MI/P300/SSVEP 范式对照）
同域 EEG	bonn-eeg	322	波恩癫痫 EEG
同域 EEG	chb-mit-scalp-eeg	72	CHB-MIT 头皮 EEG（癫痫域）
跨模态脑科学	allen-brain-atlas	275	脑影像/神经科学
跨模态脑科学	bigbrain	285	高分辨率脑图谱
跨模态脑科学	healthy-brain-network	245	健康脑网络
跨模态脑科学	ixi-brain	482	IXI 脑 MRI

9.2 检索路径建议

• 要找"MOABB 用了哪些数据"：从 §2.3-2.5 三张表反查库内 eegmmidb(342) 与 bci-competition-iv-2a(352)。
• 要理解 EEG 域全景：MOABB（基准框架）→ tuh-eeg-corpus(71)（临床大库）→ hbn-eeg(362)（发育队列）构成"算法基准—临床—发育"三视角。
• 要做跨模态神经科学：MOABB（电生理）与 allen-brain-atlas(275)/bigbrain(285)（影像）跨模态互链。

9.3 与单一数据集条目的划界

库内 eegmmidb、bci-competition-iv-2a 等条目讲的是某一批数据的采集、规格、许可；MOABB 讲的是如何用统一协议评测所有这类数据上的算法。二者互补而非重复：前者回答"数据是什么"，后者回答"方法在数据上表现如何、可信吗"。

§10 避坑清单：八个已踩过的坑

坑 1：MOABB 不是数据集。它是软件框架 + 聚合式基准。若把它当作"可下载的 EEG 数据集"去检索、归档、登记，会发现它根本没有一份"MOABB 数据文件"——数据都在别的源站。正确理解：它是"装数据的框架"（§1 Q1、§6.2）。

坑 2：pip install moabb 拿不到数据。安装的只是代码框架，数据要调用 load() 时按内置下载器从各源实时获取。离网环境或源站宕机时，框架能装但数据取不到（§6.2、坑 7）。

坑 3：数据集数量双口径（36 vs 160）。2024 基准论文主口径 36 个数据集（MI 14 / P300 15 / SSVEP 7）；框架 docs dataset_summary 抓取时点已扩至 160 个条目（Imagery 63 / P300 68 / SSVEP 18 / c-VEP 8 / Resting 3）。两者都真实，属"论文快照 vs 框架滚动扩展"。引用前必须声明口径，混用会误导。本条目正文按 36 主口径成稿并处处注框架当前值。

坑 4：#Subj 求和 3,627 不是唯一被试数。框架 dataset_summary 的 #Subj 列直接求和 = 3,627，但因含同源拆分重复计（Dreyer2023 拆 A/B/C、Mainsah2025 拆 _A…S2、ErpCore2021* 系列等，同一批被试在多个 entry 中重复登记），不可作为"唯一被试总数"引用（§2.6）。

坑 5：DL 劣势部分源于 off-the-shelf 设定。论文对 Raw/Riemannian 做嵌套网格搜索调参，对 DL 采用原论文超参不做逐数据集调优，且全程无数据增强。故 DL 的落后不能完全归因于方法上限——它是"现实中不会为新用户重调网络"这一有意设定下的结果。据 MOABB 断言"DL 永远不行"是误读（§4.3、§5.5）。

坑 6：within-session 协议不测跨会话/跨被试。论文协议只在同一会话内做 5 折交叉验证，隔离"算法判别力"而非"泛化能力"。故 MOABB 结论不能直接外推到"新用户零标定可用"的场景——那需要 cross-session 或 LOSO 协议（§5.1）。

坑 7：可用性间接依赖上游源站。MOABB 不集中托管数据，各数据集从 PhysioNet/OpenNeuro/Zenodo/figshare 等实时下载。若某源站变更链接或宕机，对应数据集就取不到（框架不受影响）。这是聚合式基准的固有脆弱性（§6.2、§8.3）。

坑 8：底层数据集许可异构，商用需逐条审查。框架 BSD-3-Clause 可商用，但底层数据逐年逐源不同——含 CC BY-ND（禁演绎）、CC BY-NC-ND（禁商用+禁演绎）、CC BY 4.0、CC0、ODC-By 等多种。把"MOABB 是 BSD-3-Clause"推到"MOABB 里的数据都能商用"是危险的许可滑坡。商用前须逐数据集核对源许可（§6.3）。

补充坑 9：版本双线（1.7.1 vs 1.7.2）。README/BibTeX 的软件引用写 “(Version 1.7.1)”，而 PyPI 页面显示最新 1.7.2（2026-09-14）——Zenodo 快照滞后于 PyPI。引用软件版本时以 PyPI 为准并注明查询时点（§6.4）。

补充坑 10：论文笔误 “Riemannan”。论文 §5.1 小节标题原文为 “Riemannan pipelines outperforms others pipelines”，Riemannan 应为 Riemannian（黎曼）。转引标题时按原文或加注，勿照搬拼写错误（§7.1）。

§11 总结

11.1 三句话总结

1. MOABB 是 BCI 领域迄今最大规模的算法可复现性基准：36 个公开数据集 × 30 条流水线在同一 within-session 协议下评测，用统计元分析下结论（§2、§5）。
2. 它的核心实证结论是 黎曼几何方法全面领先深度学习，DL 需 >150 trials/类才具竞争力——在 BCI 天然小样本的现实里，这是一个实践性极强的选型指南（§7）。
3. 它是"聚合式基准"的教科书样本：框架开放、数据分散、许可分层，以标准化换可比性、以分散换灵活性，是 AI-Ready 意义上的"评测基础设施"而非"数据集"（§6、§8）。

11.2 适合谁

• BCI 算法研究者：需要一个可信的跨数据集基线来验证你的方法是否真通用（§7）。
• EEG 信号处理团队：要快速对比 CSP/Riemannian/DL 在多个公开数据集上的表现（§4）。
• 神经工程/康复工程开发者：要在数据有限的真实设备上做方法选型（§7.7 核心主张）。
• 绿色 AI 研究者：需要能耗标注的 BCI 基准（§5.6）。
• 基准方法论研究者：聚合式基准的设计取舍是活的案例（§8.2-8.4）。

11.3 不适合谁

• 需要"一份可下载的 EEG 数据集"的项目（MOABB 不是数据集，见坑 1）。
• 要做跨会话/跨被试泛化的研究（within-session 协议不覆盖，见坑 6）。
• 需要商用再分发底层数据的项目（逐数据集 NC/ND 许可需逐条审查，见坑 8）。
• 想要"DL 最优配置"结论的项目（论文 DL 未调参，见坑 5）。

11.4 30 秒决策卡

你的情况	行动
想快速跑 BCI 基准	pip install moabb → dataset.get_data() → §6.4 骨架
要选算法（数据少）	先上 Riemannian（ACM+TS+SVM / TS+EL），见 §7.7
要选算法（数据多，>150 trials/类）	DL 才有竞争力，见 §4.3
要理解 MOABB 用了哪些数据	§2.3-2.5 三张表 + 库内 eegmmidb(342)/bci-competition-iv-2a(352)
要引用 MOABB	论文按 2018 J Neural Eng 或 2024 arXiv；软件按 PyPI 版本，见附录 W
上报 BCI SOTA 结论	先确认是否在 MOABB 协议下验证，见 §8.6

FAQ（高频问答 32 问）

A. 基础认知

Q1：MOABB 是数据集吗？
不是。它是开源 Python 框架（BSD-3-Clause）+ 聚合式基准，统一装载、评测、对照大量公开 EEG 数据集（§1 Q1）。

Q2：名字 “Mother of All” 什么来历？
“All BCI Benchmarks 之母”，创始团队半玩笑式命名，暗指它试图成为覆盖整个 BCI 领域的元基准（§1 Q2）。

Q3：谁做的？
归属 NeuroTechX 社区；创始人 Alexandre Barachant 与 Vinay Jayaram；2024 基准论文通讯 Sylvain Chevallier（Université Paris-Saclay/Inria）；5 人维护团队（§3 与 FACTS §3）。

Q4：什么时候开始的？
2018 年原始论文（Jayaram & Barachant, J Neural Eng 15(6):066011）确立方法论；2024 年基准论文（arXiv:2404.15319）放大到 36 数据集 × 30 流水线（§FACTS §2）。

Q5：有正式期刊发表吗？
2018 论文正式发表于 J Neural Eng（PMID 30177583，CC BY 3.0）；2024 论文截至抓取时点 arXiv 仅 v1、模板注 “Submitted to J Neural Eng.”，是否已见刊待后续核（坑存照）。

Q6：名字里为什么有 “EEG”？
MOABB 全部基于头皮脑电（EEG），不涉及侵入式或 fMRI/近红外等其他模态（§2.2）。

Q7：它和"挑战赛"是什么关系？
没关系。MOABB 不是挑战赛，没有排行榜和截止日期；它是一个持续运行的软件基准（§1 Q1）。

Q8：它最颠覆的结论是什么？
黎曼几何方法全面领先深度学习，DL 需 >150 trials/类才有竞争力（§7.1、§7.5）。

Q9：它自己有什么局限？
within-session 协议不测跨会话/被试；DL 未调参；无数据增强；底层许可异构；双口径易混（§5.5、坑 3/5/6/8）。

Q10：开源吗？
是。框架 BSD-3-Clause（可商用）；两篇论文 CC BY；底层数据逐数据集各异（§6）。

B. 数据与获取

Q11：怎么装？
pip install moabb（Python ≥3.11）。装的是代码框架，不含数据（§6.4、坑 2）。

Q12：怎么拿数据？
按类名创建数据集对象后 load()，框架内置下载器从各源实时获取并转 MNE Raw（§6.2）。

Q13：数据存在哪？
不集中托管，运行时下载缓存到本地。MOABB 本身不提供"全量数据包"（§6.2）。

Q14：源站挂了怎么办？
对应数据集取不到，但框架本身不受影响。这是聚合式基准的固有脆弱性（坑 7）。

Q15：能商用吗？
框架可商用（BSD-3-Clause），但底层数据含 NC/ND 等多种许可，商用前须逐数据集核对（坑 8）。

Q16：有元数据清单吗？
有。框架文档 dataset_summary 提供全量数据集清单（范式/通道/被试数等），是"MOABB 有多少数据"的一手索引（§6.4）。

Q17：论文怎么引用？
2018 论文 doi:10.1088/1741-2552/aadea0；2024 论文 arXiv:2404.15319；软件按 PyPI 版本（见附录 W）。

Q18：软件版本是多少？
PyPI 抓取时点最新 1.7.2（2026-09-14）；README/BibTeX 写 1.7.1——双线，见坑 9（§6.4）。

C. 数据规模与口径

Q19：到底有多少个数据集？
双口径：论文 36 个（MI 14 / P300 15 / SSVEP 7）；框架当前 160 个条目（含 c-VEP 8 / Resting 3）。引用须声明口径（坑 3、§2.6）。

Q20：为什么框架比论文多这么多？
框架在论文之后持续滚动扩展，且把同一研究的多个会话/条件拆成独立 entry（如 Dreyer2023A/B/C）。160 条目 ≠ 160 独立研究（§2.6）。

Q21：总被试数是多少？
框架 #Subj 求和 3,627，但含同源拆分重复计，不可作唯一被试总数引用（坑 4、§2.6）。

Q22：单个数据集规模如何？
从 Zhou2016 的 4 名被试到 PhysionetMI 的 109 名；通道从 3 导到 256 导（§2.3-2.5 三表）。

Q23：为什么论文只覆盖三范式？
MI/P300/SSVEP 是 BCI 的三大经典范式；c-VEP 与 Resting 在论文 §6 列为未来方向，框架现已纳入但无对应大规模评测（§2.6、FACTS §9）。

D. 算法与结果

Q24：30 条流水线怎么分？
Raw 11 + Riemannian 13 + DL 6。Raw 含 CSP/FBCSP/XDAWN/TRCA/CCA/MsetCCA；Riemannian 含 TS+LR/SVM/EL、ACM+TS+SVM、MDM/FgMDM、XDAWNCov、ERPCov、SSVEP_MDM；DL 含 ShallowConvNet/DeepConvNet/EEGNet-8.2/EEGTCNet/EEGITNet/EEGNeX（§4）。

Q25：哪个方法最好？
综合看 ACM+TS+SVM（MI）、XDAWNCov+TS+SVM（P300）、SSVEP_MDM/TS+SVM（SSVEP）——三范式冠军全是 Riemannian（§7）。

Q26：DL 为什么输？
部分因"数据饥渴"（需 >150 trials/类），部分因论文对 DL 不调参、不增强的 off-the-shelf 设定（坑 5、§4.3）。

Q27：通道越多越好吗？
对 Riemannian 不是——论文发现 [0,25] 通道最佳，通道数增多反而下降（§7.5）。

Q28：测能耗了吗？
测了。Jean Zay HPC + Code Carbon 记 gCO2 当量；Riemannian 的 TS+EL 训练更久但能耗反低于部分 DL（§5.6）。

Q29：怎么下"Riemannian 领先"的结论？
靠跨数据集统计元分析（Stouffer Z-score 加权合并 + 配对置换检验/Wilcoxon），不是单数据集肉眼比较（§5.3-5.4）。

Q30：2018 和 2024 论文什么关系？
2018 论文确立"单数据集验证不具代表性"的方法论（12 数据集/250+ 被试）；2024 论文把它放大到 36 数据集 × 30 流水线（§7.8）。

Q31：能在 MOABB 上跑我自己的算法吗？
可以。框架提供 pipeline 接口，你可以把自定义流水线接入同一协议评测——这正是 MOABB 作为"基准基础设施"的用法（§6.4）。

Q32：MOABB 会被 c-VEP/静息态扩展改变结论吗？
框架已纳入 c-VEP 8 / Resting 3 条目，但论文的大规模评测仍以三范式为主；扩展范式的系统评测是未来工作方向（§2.6、FACTS §9）。

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事实清单（硬事实 40 条）

1. MOABB 全称 Mother of All BCI Benchmarks，是开源 Python 框架 + 聚合式基准，非单一数据集、非挑战赛。
2. 软件许可 BSD-3-Clause（PyPI/GitHub 口径；2018 论文亦述 “fully open-source under the BSD licence”）。
3. 项目归属 NeuroTechX 社区；创始人 Alexandre Barachant 与 Vinay Jayaram。
4. 2024 基准论文作者 9 人，通讯 Sylvain Chevallier（Université Paris-Saclay/Inria TAU）。
5. 2018 原始论文：J Neural Eng 15(6):066011，doi:10.1088/1741-2552/aadea0，PMID 30177583，CC BY 3.0。
6. 2018 论文数据线：12 个开数据集、250+ 被试。
7. 2024 基准论文：arXiv:2404.15319，仅 v1，43 页/13 图/5 表，HAL hal-04537061，CC BY 4.0。
8. 2024 论文主口径：30 条流水线 × 36 个数据集（MI 14 / P300 15 / SSVEP 7）。
9. 30 条流水线分家：Raw 11 + Riemannian 13 + Deep Learning 6。
10. MI 14 数据集含 AlexMI/BNCI2014_001/002/004/BNCI2015_001/004/Cho2017/Lee2019_MI/GrosseWentrup2009/PhysionetMI/Schirrmeister2017/Shin2017A/Weibo2014/Zhou2016。
11. P300 15 数据集含 BI2012/BI2013a/BI2014a/BI2014b/BI2015a/BI2015b/BNCI2014_008/009/BNCI2015_003/EPFLP300/Huebner2017/2018/Lee2019_ERP/Sosulski2019/Cattan2019_VR。
12. SSVEP 7 数据集含 Lee2019_SSVEP/MAMEM1/MAMEM2/MAMEM3/Nakanishi2015/Kalunga2016/Wang2016。
13. MI 最大数据集 PhysionetMI（109 被试）；SSVEP 最大 Lee2019_SSVEP（54 被试）；P300 最大 BI2014a（64 被试）。
14. 通道范围：从 BNCI2014_004 的 3 导到 MAMEM1/2 与 Lee2019_SSVEP 的 256/62 导。
15. 评价协议：within-session，每被试每 session epoch 打乱后 5 折分层交叉验证（测试折 20%）。
16. 指标：二分类 ROC-AUC，多分类 accuracy，由范式类自选。
17. 折内先平均，再跨 (subject, session) 求均值与标准差。
18. 数据集内配对检验分档：N<13 精确置换 t 检验；13≤N≤20 用 10,000 随机置换；N>20 用 Wilcoxon 符号秩检验。
19. 跨数据集用 Stouffer Z-score 加权合并，权重正比于 √N_i。
20. 效应量用标准化均值差（SMD）加权聚合。
21. 核心结论：Riemannian 流水线在所有数据集、所有范式上持续优于 DL 与 Raw。
22. MI 左右手最佳：BNCI2014_001 ACM+TS+SVM 91.71±10.30；Zhou2016 95.03±4.76。
23. MI 右手 vs 足：BNCI2014_001 ACM+TS+SVM 97.32±3.35；Schirrmeister2017 98.67±3.06。
24. P300 最佳：XDAWNCov+TS+SVM，Huebner2017 98.69±1.78、Huebner2018 98.47±0.97、Lee2019_ERP 98.41±2.03。
25. SSVEP：SSVEP_MDM/TS+LR/TS+SVM 在 Lee2019_SSVEP 达 75-89%；纯 CCA/TRCA/MsetCCA 在 MAMEM 系 <35%。
26. DL 数据阈值：需 >150 trials/类；50 trials/类中间组可用；更低组不足。
27. 通道规律：Riemannian 在 [0,25] 通道最佳，通道数增多反而下降。
28. 任务复杂度：可分性强任务 <50 trials 即高 AUC；高复杂度任务 >200 trials 部分反而下降。
29. 能耗测量：法国 Jean Zay HPC（Intel Cascade Lake 6248 + Nvidia V100 16GB），Code Carbon 记 gCO2。
30. 排名法：ACM+TS+SVM 稳居榜首很少跌破第 7；DL 普遍排 9 名之后。
31. 框架当前口径：160 个数据集条目（Imagery 63 / P300-ERP 68 / SSVEP 18 / c-VEP 8 / Resting 3）。
32. 框架 #Subj 求和 3,627，含同源拆分重复计，不作唯一被试总数。
33. 论文 §5.1 标题笔误 “Riemannan”（应为 Riemannian）。
34. 软件版本：PyPI 1.7.2（2026-09-14）；BibTeX 写 1.7.1；Zenodo 概念 DOI 10.5281/zenodo.10034223。
35. 数据获取：不集中托管，load() 时内置下载器从 PhysioNet/OpenNeuro/Zenodo 等实时获取。
36. 底层源许可示例：BNCI2014_001/002/004 CC BY-ND 4.0；BNCI2015_001 CC BY-NC-ND 4.0；Cho2017 CC BY 4.0；Lee2019_MI CC0 1.0；PhysionetMI ODC-By 1.0。
37. 超参：Raw/Riemannian 用嵌套交叉验证网格搜索；DL 用原论文超参不调。
38. 全程不使用数据增强（DL 亦无）。
39. Python 依赖 ≥3.11（1.7.2）；extras 含 carbonemission/deeplearning/optuna/xdf 等。
40. 维护者 5 人：Sylvain Chevallier、Bruno Aristimunha、Pierre Guetschel、Grégoire Cattan、Anton Andreev。

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术语表（30 条）

术语	释义
MOABB	Mother of All BCI Benchmarks，开源 BCI 聚合式基准框架
BCI	Brain-Computer Interface，脑机接口
EEG	Electroencephalography，头皮脑电
MI	Motor Imagery，运动想象（BCI 范式之一）
P300 / ERP	事件相关电位，300 ms 左右的正向波，oddball 范式诱发
SSVEP	Steady-State Visual Evoked Potential，稳态视觉诱发电位
c-VEP	code-modulated VEP，编码调制视觉诱发电位（论文外的新范式）
Resting State	静息态，无任务脑电
Within-session	会话内协议，同一会话内交叉验证
Stratified 5-fold	分层 5 折交叉验证，保持折内类别比例
ROC-AUC	受试者工作特征曲线下面积，二分类指标
Accuracy	准确率，多分类指标
Raw pipeline	传统信号处理流水线（手工特征+经典分类器）
Riemannian pipeline	协方差矩阵黎曼几何流水线
Deep Learning pipeline	端到端神经网络流水线
CSP	Common Spatial Pattern，共空间模式
FBCSP	FilterBank CSP，滤波器组 CSP
TRCSP	正则化 CSP
XDAWN	ERP/P300 空间滤波方法
TRCA	Task-Related Component Analysis，SSVEP 解码
CCA	Canonical Correlation Analysis，典型相关分析
MsetCCA	Multiset CCA，CCA 的多集推广
SPD matrix	Symmetric Positive Definite，对称正定矩阵
Riemannian distance	黎曼距离（仿射不变距离），衡量 SPD 矩阵相似性
MDM	Minimum Distance to Mean，黎曼流形最近类均值分类器
FgMDM	Filter geodesic MDM
Tangent Space	切空间，把 SPD 矩阵欧氏化后分类
TS+LR/SVM/EL	切空间 + 逻辑回归/SVM/集成学习
ACM	Augmented Covariance Matrix，增广协方差矩阵
ERPCov	ERP 协方差矩阵
ShallowConvNet / DeepConvNet	浅/深层卷积网络（MI 专用）
EEGNet	紧凑通用 EEG 网络（配置 8.2）
EEGTCNet / EEGITNet / EEGNeX	三种较新 EEG 网络
Stouffer Z-score	加权合并多检验的 Z 分数元分析
SMD	Standardized Mean Difference，标准化均值差
Permutation test	置换检验（分档用于小样本）
Wilcoxon signed-rank	符号秩检验（大样本非参数）
Code Carbon	能耗与碳足迹测量库（gCO2 当量）
Jean Zay HPC	法国国家超算（测量硬件环境）
off-the-shelf	公开即用，不额外调参/增强
MNE-Python	EEG/MEG 信号分析 Python 库
pyRiemann	黎曼几何机器学习 Python 库

附录

附录 A：条目信息速查卡

项	值
条目名	Mother of All BCI Benchmarks
url_name	moabb
类型	软件框架 + 聚合式基准（非数据集）
论文	J Neural Eng 2018;15(6):066011 + arXiv:2404.15319
团队	NeuroTechX 社区（创始 Barachant & Jayaram）
规模	36 数据集 × 30 流水线（论文口径）；160 条目（框架口径）
许可	软件 BSD-3-Clause｜论文 CC BY 3.0/4.0｜底层数据各异
抓取时点	2026-10-03
库内互链	eegmmidb(342)/bci-competition-iv-2a(352)/hbn-eeg(362)/tuh-eeg-corpus(71)

附录 B：DAIMS 评估全表

维度	评分（1-10）	依据
D 可发现性	9	论文双渠道开放获取（IOP/arXiv/HAL）+ GitHub + PyPI + 官网，检索极友好；唯"框架 vs 数据集"定位易被误检索
A 可获取性	8	框架一行 pip 安装且 BSD-3-Clause 可商用；论文开放；扣分在主因底层数据不集中托管、逐数据集许可须逐条审查
I 可互操作	9	统一 MNE Raw 接口 + scikit-learn pipeline 兼容 + 与 pyRiemann/Braindecode 无缝协作，是互操作性的标杆
M 元数据质量	9	dataset_summary 元数据表完备，论文 43 页/5 表详尽；微降分于双口径（36 vs 160）与 DL 未调参的设定透明度
S 可持续性	8	NeuroTechX 社区化维护（5 人+office hours+DATAIA 资助），抗单实验室人员流动；扣分于对上游源站可用性的间接依赖
综合评级	8.6/10（优秀）	可发现性/互操作性/元数据质量突出；可获取性因聚合式分散托管与许可异构被适度拖低

附录 C：逐项证据链自证

关键数字	来源	位置
36 数据集（MI 14/P300 15/SSVEP 7）	2024 论文 Table 1/2/3	arXiv:2404.15319
30 流水线（Raw 11/Riem 13/DL 6）	2024 论文方法节 + Table 4	arXiv:2404.15319
within-session 5 折协议	2024 论文方法节	arXiv:2404.15319
91.71±10.30 / 97.32±3.35	2024 论文结果节	arXiv:2404.15319
98.69±1.78（Huebner2017 P300）	2024 论文结果节	arXiv:2404.15319
>150 trials/类 DL 阈值	2024 论文 §5.3	arXiv:2404.15319
[0,25] 通道最佳	2024 论文 §5.2	arXiv:2404.15319
Stouffer Z-score 元分析	2024 论文方法节	arXiv:2404.15319
Code Carbon 能耗	2024 论文 §5.5	arXiv:2404.15319
160 数据集条目	框架 docs dataset_summary	moabb 文档站
BSD-3-Clause	PyPI/GitHub + 2018 论文	pypi.org / github.com
2018 论文元数据（PMID 30177583）	PubMed/IOP	doi:10.1088/1741-2552/aadea0

附录 D：数据获取决策树

1. 我要评测算法 → pip install moabb → 选范式（MI/P300/SSVEP）→ 选数据集 → get_data() → 接 pipeline。
2. 我要全部数据离线 → 逐个数据集 load() 触发下载缓存 → 注意逐数据集许可（商用需审查）。
3. 我要引用 MOABB → 论文按 2018 或 2024；软件按 PyPI 版本（附录 W）。
4. 我要扩展自己算法进基准 → 实现 pipeline 接口 → 在同协议下评测。

附录 E：三范式结果登记表（论文口径摘录）

范式	数据集	最佳流水线	指标
MI 左右手	BNCI2014_001	ACM+TS+SVM	AUC 91.71±10.30
MI 右手/足	BNCI2014_001	ACM+TS+SVM	AUC 97.32±3.35
MI 右手/足	Schirrmeister2017	ACM+TS+SVM	AUC 98.67±3.06
P300	Huebner2017	XDAWNCov+TS+SVM	AUC 98.69±1.78
P300	Huebner2018	XDAWNCov+TS+SVM	AUC 98.47±0.97
P300	Lee2019_ERP	XDAWNCov+TS+SVM	AUC 98.41±2.03
SSVEP	Lee2019_SSVEP	SSVEP_MDM/TS+SVM	acc 75-89%

附录 F：双口径登记表

项	论文口径	框架当前口径
数据集数	36	160 条目
范式数	3（MI/P300/SSVEP）	5（+c-VEP/Resting）
流水线数	30	30（论文评测口径）
软件版本引用	—	PyPI 1.7.2 / BibTeX 1.7.1

附录 G：库内互链点清单

条目	rid	关系
eegmmidb	342	PhysionetMI 原始出处（MOABB 最大 MI 数据集）
bci-competition-iv-2a	352	BNCI2014_001 原始出处
hbn-eeg	362	同域 EEG 方法学锚点
tuh-eeg-corpus	71	临床 EEG 大库对照
bonn-eeg	322	同域 EEG
chb-mit-scalp-eeg	72	同域 EEG（癫痫）
allen-brain-atlas	275	跨模态脑科学
bigbrain	285	跨模态脑科学
healthy-brain-network	245	跨模态脑科学
ixi-brain	482	跨模态脑科学

附录 H：核心结论 30 秒复述

1. MOABB = 36 数据集 × 30 流水线的统一协议基准（框架当前 160 条目）。
2. 结论 = Riemannian 全面领先；DL 需 >150 trials/类。
3. 用法 = pip install → get_data → 在同协议下评测。
4. 边界 = within-session、无增强、DL 不调参。

附录 I：引文规范

• 2018 原始论文：Jayaram V, Barachant A. MOABB: trustworthy algorithm benchmarking for BCIs. J Neural Eng. 2018;15(6):066011. doi:10.1088/1741-2552/aadea0.
• 2024 基准论文：Chevallier S, Carrara I, Aristimunha B, Guetschel P, Sedlar S, Lopes B, Velut S, Khazem S, Moreau T. The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark. arXiv:2404.15319 [eess.SP]. 2024. doi:10.48550/arXiv.2404.15319.
• 软件：Aristimunha B, Carrara I, et al. Mother of all BCI Benchmarks (MOABB). Zenodo. doi:10.5281/zenodo.10034223. 版本以 PyPI 为准。

附录 J：本条目生产档案

项	值
代理名	agent-c-moabb
抓取时点	2026-10-03
锁文件	writing/moabb/.lock（agent-c-moabb 2026-10-03T22:30）
私有区	writing/moabb/.parts_agent-c-moabb_1791037820_573455/
分片	part1-5 直写私有区后 cat 拼接
自检	check_md.py + preflight_check.py 双零

附录 K：FAIR/AI-Ready 检查单

原则	达成	说明
Findable	✅	doi+arXiv+GitHub+PyPI 多源可检索
Accessible	✅（分层）	框架/论文开放；底层数据按源获取
Interoperable	✅	MNE Raw + scikit-learn 生态
Reusable	✅	BSD-3-Clause 可复用；底层许可需逐条审
AI-Ready	✅	统一协议 + 元数据表 + 可复现结论

附录 L：缩写速查

MOABB/BCI/EEG/MI/P300/ERP/SSVEP/c-VEP/CSP/FBCSP/XDAWN/TRCA/CCA/MsetCCA/TS/MDM/FgMDM/ACM/ERPCov/DL/SMD/SPD/AUC/HPC。

尾注

1. 本条目主体数据引自 2024 基准论文 arXiv:2404.15319 v1（抓取时点唯一版本，43 页/13 图/5 表）；软件与框架口径引自 PyPI 与框架文档。
2. 数据集数量与范式数量存在论文口径 vs 框架当前口径双线，正文按论文主口径成稿并处处注框架当前值，双口径逐条登记于附录 F。
3. 底层数据集许可逐年逐源各异，正文示例不代表全量；商用前须逐数据集核对源许可。
4. 论文 §5.1 标题 “Riemannan” 为原文拼写错误，本条目在引用处标注。
5. 2024 论文的期刊见刊状态截至抓取时点未确认（arXiv 仅 v1，模板注 Submitted to J Neural Eng.）。
6. 环境限制：Zenodo API 与官网直连 403，版本号取自 README/BibTeX 与 PyPI 二手转引，待可访问环境复核 record 10034223 与 13784463。
7. 本条目由 agent-c-moabb 于 2026-10-03 生产，遵循千方病案医数集 AI-Ready Wikipedia 写作规范。

附录 M：36 个数据集的来源与托管全景

MOABB 的"聚合"不是凭空而来，而是把散落在十余个公共平台上的 EEG 数据集逐一接入。理解这张来源地图，有助于判断"某个数据集能不能拿到、走哪个源"。

来源平台	代表数据集	平台性质
PhysioNet	PhysionetMI（eegmmidb）	生物医学信号公共库
GigaDB	Cho2017（100295）、Lee2019_MI（100542）	大数据集期刊仓库
Zenodo	GrosseWentrup2009、Zhou2016、Dreyer2023、MAMEM 系	通用开放仓储
BNCI Horizon 2020	BNCI2014_001/002/004、BNCI2015_001/004、BNCI2014_008/009、BNCI2015_003	BCI 专用数据门户
OpenNeuro	部分新纳入数据集	神经影像开放平台
Harvard Dataverse	部分数据集	学术数据仓储
OSF	Zhou2016、部分数据集	开放科学框架
TU Berlin DepositOnce	部分数据集	机构仓储
figshare	部分数据集	通用开放仓储
IEEE DataPort	Cattan2019_VR 等	工程数据平台
Synapse	部分数据集	Sage Bionetworks 平台

读表要点：同一平台可能托管多个数据集（如 BNCI Horizon 2020 托管 8 个），不同平台的下载器实现各异。MOABB 的核心工程工作量，恰恰在于为每个平台写稳定的下载器与解析器——这也是"统一装载"背后真正的成本。

M.1 下载体积量级警示

不同数据集的下载体积差异巨大：轻量级如 Zhou2016 仅约 0.13 GB；而部分大体量连续记录数据集（如 Stieger2021）可达 377 GB。首次跑实验前务必先查目标数据集的体积与本地磁盘余量——这是聚合式框架实操中最早暴露的现实约束（坑 7）。

附录 N：三范式数据集难度光谱

把三张表按"任务难度"重排，可得到一条从易到难的光谱，这对理解结果分布很有帮助。

难度档	代表场景	数据集示例	典型 AUC/acc
极易	P300 target/non-target（多试次平均）	Huebner2017/2018	98%+
易	MI 右手 vs 足	BNCI2014_001、Schirrmeister2017	97-98%
中	MI 左右手	BNCI2014_001、Zhou2016	86-95%
较难	多类 MI（3-4 类）	PhysionetMI、Weibo2014	随类数下降
难	SSVEP 多类（40 类）	Wang2016	随类数下降
极难	SSVEP 密集通道（256）	MAMEM 系	CCA/TRCA 崩溃 <35%

结论：任务可分性（而非方法选择）往往更能决定精度上限。这一光谱正是 §7 各结果的解释框架。

附录 O：三大范式机理解剖

O.1 Motor Imagery 的生理基础

想象肢体动作时，感觉运动皮层对应区域出现 ERD（事件相关去同步，μ/β 频段功率下降） 与 ERS（事件相关同步，功率上升）。左右手想象在 C3/C4 电极上呈交叉模式（想象右手 → 左侧 C3 区 ERD）。CSP 正是捕捉这一空间模式差异的经典工具；黎曼协方差方法则从更完整的通道协方差结构中提取判别信息。

O.2 P300 的生理基础

在 oddball 范式中，罕见靶刺激诱发约 300 ms 的正向电位（顶叶中央区最大）。P300 幅度小、单试次信噪比低，故经典做法是多试次平均；MOABB 评测的是单试次（或给定 epoch）分类，用 XDAWN 增强信噪比。P300 的高可分性（98%+）源于其电位形态稳定。

O.3 SSVEP 的生理基础

注视以频率 f 闪烁的刺激，枕叶视觉皮层出现频率 f（及其谐波）的稳态响应。解码靠频率识别：CCA 把信号与各频率参考正弦做典型相关，取最高者。理论上很优雅，但受刺激频率数、通道布置、个体差异影响极大——这解释了为何 CCA 在部分数据集崩溃而黎曼方法更稳。

附录 P：统计元分析骨架（可复现要点）

# 数据集内配对检验（示意，非官方代码）
# N < 13    -> exact permutation t-test
# 13<=N<=20 -> 10000 random permutations
# N > 20    -> Wilcoxon signed-rank
# 跨数据集合并：Stouffer Z-score，权重 ∝ sqrt(N_i)
# 效应量：standardized mean difference (SMD) 加权聚合

要点：先数据集内配对、再跨数据集加权合并，两层都不能省。只做单数据集显著性会被多重比较淹没；只做简单平均会忽视样本量差异（§5.3-5.4）。

附录 Q：与库内 openecg 的形态对照

维度	MOABB	openecg
领域	脑电 BCI	心电 ECG
形态	框架 + 聚合基准	协议聚合基准
核心资产	30 流水线 × 36 数据集	统一评测协议
许可	BSD-3-Clause + 底层各异	逐数据集各异
共同点	统一协议换可比性、分散托管换灵活性、论文快照 vs 框架滚动	同

两个条目互为跨域镜像，检索时可互链参考"聚合式基准"这一形态的一般规律（§8.3）。

附录 R：常见误检与澄清

误检说法	澄清
“MOABB 是一个 EEG 数据集”	是框架+基准，非数据集（坑 1）
“MOABB 有 160 个数据集”	那是框架当前条目数；论文口径 36（坑 3）
“MOABB 有 3,627 名被试”	那是 #Subj 求和含重复计，非唯一被试数（坑 4）
“MOABB 证明 DL 没用”	仅在 off-the-shelf、无增强、数据稀缺设定下（坑 5）
“MOABB 的数据都能商用”	框架 BSD 可商用，底层数据逐条审查（坑 8）
“MOABB 用 CCA 做 SSVEP 最强”	黎曼 SSVEP 方法更强，CCA 在部分数据崩溃（§7.4）

附录 S：论文范围外与未来方向

论文 §6 明确列出的空白与愿景，是理解"MOABB 边界在哪"的关键：

1. c-VEP 未纳入论文评测：论文 §6.2 把 c-VEP 列为未来扩展方向；框架现已纳入 8 个 c-VEP 条目，但尚无论文级大规模评测。
2. 跨数据集迁移缺基准：论文 §6.4 明言尚未做跨数据集迁移评测——这是"方法泛化性"研究的明确空白。
3. pseudo-online 基准待建：within-session 是离线上界，论文提出未来要加更接近在线的评测方案。
4. 静息态新范式：框架已含 3 个 Resting State 条目，论文未评测。

附录 T：术语中英对照速查（补充）

中文	英文
聚合式基准	aggregate benchmark
可复现性	reproducibility
会话内协议	within-session protocol
跨被试	cross-subject
事件相关去同步	ERD (event-related desynchronization)
事件相关同步	ERS (event-related synchronization)
协方差矩阵	covariance matrix
切空间映射	tangent space mapping
仿射不变距离	affine-invariant distance
嵌套交叉验证	nested cross-validation
网格搜索	grid search
配对检验	paired test
置换检验	permutation test
符号秩检验	signed-rank test
加权合并	weighted combination
效应量	effect size
碳当量	carbon equivalent
开箱即用	off-the-shelf

附录 U：扩展阅读——从 MOABB 看基准方法论

U.1 为什么"元分析"是聚合式基准的必需件

单个数据集的比较存在多重比较问题：36 个数据集 × 30 条流水线 = 上千次两两比较，若不做校正，必然有大量假阳性"某方法显著更好"。MOABB 用 Stouffer Z-score 跨数据集合并 + 数据集内配对检验分档，正是为了抵御这一统计陷阱。这给其他领域的基准建设提供了模板：聚合不是简单罗列，而是统计合并。

U.2 "无增强、DL 不调参"的设计哲学

有人质疑论文对 DL 不公。但从用户视角看，这一设定恰恰模拟了现实：一位临床研究者买了 EEG 帽，想快速跑个 BCI，他不会为新用户重训网络、也未必有数据做增强。MOABB 测的是这个场景下的开箱性能。当然，若研究目标是"DL 的理论上限"，则需要另一套协议（含调参+增强）——两套协议回答两个不同问题，不可互替（坑 5）。

U.3 通道数结论的工程含义

"[0,25] 通道最佳、通道增多反降"这一结论若被验证为普适，将直接冲击"高密度 EEG 帽更好"的直觉。其机制推测是：多余通道引入噪声与冗余，稀释了协方差矩阵的信号结构。对便携式 BCI 设备开发者，这意味着少通道 + 好算法 > 多通道 + 同算法，是一条可落地的设计原则。

U.4 聚合式基准的可迁移模板

MOABB 的成功可抽象为一份可复用清单，供其他领域建基准：

1. 选一批公开数据集（覆盖多子任务/多难度）；
2. 写统一装载层（把异构格式转成公共对象）；
3. 锁定评价协议（划分、折数、指标全固定）；
4. 跑一批强基线（覆盖多方法家族，含经典与前沿）；
5. 统计元分析（跨数据集合并显著性 + 效应量）；
6. 开放框架（让社区接入自己的方法）；
7. 持续扩展（随新数据集滚动纳入，并保留论文快照口径）。

openecg、benchopt 等即沿此模板在不同领域复现。

U.5 局限的诚实登记

MOABB 论文自身对局限的披露（§6）值得记录：未含 c-VEP 深度基准、未含跨被试迁移、DL 超参空间未系统探索、能耗无绝对值表。一份好的基准不是"没有局限"，而是把局限写清楚——这也是本条目 §9 存照清单的来源。

附录 V：30 条流水线逐条速查表

下表把 30 条流水线一次性列全，标注家族、适用范式与论文中的角色定位，供选型与复现时速查。

#	流水线	家族	适用范式	角色定位
1	LogVar+LDA	Raw	MI/通用	最朴素的能量基线
2	LogVar+SVM	Raw	MI/通用	LogVar 基线（SVM 版）
3	CSP+LDA	Raw	MI	MI 经典王牌
4	CSP+SVM	Raw	MI	CSP+SVM 变体
5	TRCSP+LDA	Raw	MI	正则化 CSP
6	DLCSPauto+shLDA	Raw	MI	判别式拉普拉斯 CSP + 收缩 LDA
7	FBCSP+SVM	Raw	MI	滤波器组 CSP（长期 SOTA）
8	XDAWN+LDA	Raw	P300	P300 经典空间滤波
9	TRCA	Raw	SSVEP	SSVEP 可复现性滤波
10	CCA	Raw	SSVEP	SSVEP 教科书解码器
11	MsetCCA	Raw	SSVEP	CCA 多集推广
12	MDM	Riemannian	MI/通用	黎曼最近类均值基线
13	FgMDM	Riemannian	MI	频带测地线 MDM
14	TS+LR	Riemannian	MI/通用	切空间+逻辑回归
15	TS+SVM	Riemannian	MI/通用	切空间+SVM
16	TS+EL	Riemannian	MI/通用	切空间+集成学习（常超 TS+LR）
17	ACM+TS+SVM	Riemannian	MI	综合最强（增广协方差）
18	XDAWNCov+TS+SVM	Riemannian	P300	P300 最强
19	XDAWNCov+MDM	Riemannian	P300	XDAWNCov 的 MDM 版
20	ERPCov+MDM	Riemannian	P300	ERP 协方差 MDM
21	ERPCov(svd_n=4)+MDM	Riemannian	P300	降维省算力版
22	SSVEP_MDM	Riemannian	SSVEP	SSVEP 最强之一
23	SSVEP_TS+LR	Riemannian	SSVEP	SSVEP 切空间版
24	SSVEP_TS+SVM	Riemannian	SSVEP	SSVEP 切空间 SVM 版
25	ShallowConvNet	DL	MI	DL 家族最稳
26	DeepConvNet	DL	MI	深层卷积
27	EEGNet-8.2	DL	通用	紧凑通用网络
28	EEGTCNet	DL	MI	时序卷积融合
29	EEGITNet	DL	MI	轻量 Inception 风格
30	EEGNeX	DL	MI	较新 SOTA 架构

家族配额：Raw 11（#1-11）+ Riemannian 13（#12-24）+ DL 6（#25-30）= 30。三大家族配额刻意不均衡——Riemannian 给最多条目，正因它是论文的焦点结论所在。

附录 W：9 个 BNCI 系列数据集的家族关系

BNCI 系列在 MOABB 中占 8 个（BNCI2014_001/002/004、BNCI2015_001/004、BNCI2014_008/009、BNCI2015_003），是最集中的单一家族，值得单独说明：

数据集	范式	被试	通道	类别	备注
BNCI2014_001	MI	9	22	3(4)	BCI Competition IV 2a，MI 表首行
BNCI2014_002	MI	14	15	2	高采样率 512
BNCI2014_004	MI	9	3	2	仅 3 导，极简配置
BNCI2015_001	MI	12	13	2	多 session
BNCI2015_004	MI	9	30	2(5)	7 秒长 trial
BNCI2014_008	P300	8	8	二分类	5000 试次/类超大
BNCI2014_009	P300	10	16	二分类	0.8 秒 epoch
BNCI2015_003	P300	10	8	二分类	2250±1500 试次

BNCI 家族由 Graz 理工大学等机构贡献，统一以 BNCI Horizon 2020 门户分发，是 MOABB 里许可最需注意的一族（BNCI2014_001/002/004 为 CC BY-ND 4.0，BNCI2015_001 为 CC BY-NC-ND 4.0）。

附录 X：MAMEM 与 SSVEP 家族的特殊性

MAMEM 系（MAMEM1/2/3）在 SSVEP 表中占据特殊位置：

• 高通道：MAMEM1/2 各 256 通道，是全文最高；
• 统一频段：三者均在 6.66-12.00 Hz，5 或 4 个刺激频率；
• trial 长 3 秒：中长刺激；
• 许可 CC BY 4.0：SSVEP 家族中较宽松；
• 结果反常：经典 CCA/TRCA 在此崩溃（<35%），而黎曼方法稳健——这是全文最反直觉的结果之一（§7.4）。

MAMEM 原为面向残障人士的辅助通信项目（多模态 BCI 交互），其高通道配置可能正是经典 CCA 失配的原因。

附录 Y：论文超参网格与 Code Carbon 细节

Y.1 超参搜索网格概要（Raw/Riemannian）

流水线	主要搜索维度
CSP+SVM	频带范围、正则化参数、SVM C/γ
Engrid	频带候选网格
LogVarGrid	频带网格
TS+SVM	频带、SVM 超参
ACM+TS+SVM	时延数（增广）、频带、SVM 超参

关键：DL 不在其中——因论文对 DL 采用原论文超参、不做网格搜索（坑 5）。这一不对称是"Riemannian 领先"结论的必要背景。

Y.2 Code Carbon 与绿色 AI 测量

项	内容
测量硬件	Intel Cascade Lake 6248 + Nvidia V100 16GB
测量平台	法国 Jean Zay HPC
工具	Code Carbon
度量	gCO2 当量（结合电网碳强度）
关键发现	Raw 最快；Riemannian 次之；DL 训练更久（仍 <30 秒）；Riemannian TS+EL 耗时更长但能耗反低
局限	仅图 8 呈现，无绝对值表

对边缘/低功耗 BCI 部署场景，这一节提供了"精度—能耗"权衡的参考点。

附录 Z：选型前自问清单

1. 我的数据是会话内还是跨会话？——MOABB 结论限会话内（坑 6）。
2. 我每类有多少试次？——<150 trials/类优先 Riemannian（§7.5）。
3. 我用多少通道？——≤25 通道对 Riemannian 最佳（§7.5）。
4. 我要不要商用底层数据？——逐数据集核对许可（坑 8）。
5. 我引用的是论文口径还是框架口径？——先声明（坑 3）。
6. 我是否要做 DL 调参/增强？——若做，MOABB 结论不直接适用（坑 5）。
7. 我的任务是多类还是二分类？——指标选择随之（§5.2）。
8. 目标数据集要下多少 GB？——先查体积（附录 M.1）。

附录 AA：关键词检索组合建议

目标	建议检索式
找基准本体	“Mother of All BCI Benchmarks” / “MOABB benchmark”
找论文	“MOABB trustworthy algorithm benchmarking BCIs”
找代码	“NeuroTechX moabb github”
找软件包	“pypi moabb”
找黎曼方法背景	“Riemannian geometry EEG classification Barachant”
找对比	“MOABB Riemannian deep learning comparison”
找某数据集	数据集类名 + “moabb”（如 “BNCI2014_001 moabb”）

附录 AB：本条目引用注意事项

1. 引用"36 数据集"须注明是 2024 论文口径；引用"160 条目"须注明是框架当前口径（坑 3）。
2. 引用被试数须注明含/不含同源重复计（坑 4）。
3. 引用算法结论须注明 within-session、无增强、DL 不调参的设定（坑 5、坑 6）。
4. 引用软件版本以 PyPI 为准，并注明查询时点（坑 9）。
5. 转引论文 §5.1 标题保留原文拼写 “Riemannan” 或加注正确拼写。
6. 底层数据集许可须回到源平台核对，勿据 MOABB 框架许可外推（坑 8）。

附录 AC：生产与维护记录

阶段	内容	状态
开工三查	锁 agent-c-moabb / ps 留痕 / 私有区唯一化	完成
存在性核验	五源互证（arXiv/GitHub/PyPI/Zenodo/2018 论文）	通过
查重	DB url_name 含 moabb = 0 rows；writing/ 无同名	通过
FACTS.md	九节结构	完成
成稿	part1-7 直写私有区后 cat 拼接	完成
自检	check_md.py + preflight_check.py	双零

事实清单（补充 20 条）

41. 论文明确局限：DL 未逐数据集调参、无数据增强、within-session 离线、缺 cross-dataset 迁移基准。
42. 部分数据集下载体积巨大（如 Stieger2021 约 377 GB），部分极小（Zhou2016 约 0.13 GB）。
43. 框架文档 160 条目含同源拆分：Dreyer2023 与 A/B/C、Mainsah2025 与 _A…_S2、ErpCore2021 与 _ERN/_LRP/_MMN/_N170/_N2pc/_N400/_P3 等。
44. BNCI 系列在 MOABB 占 8 个数据集，统一经 BNCI Horizon 2020 门户分发。
45. MAMEM1/2 各 256 通道，为 SSVEP 表最高通道配置。
46. 论文超参网格（Table 5）仅覆盖 Raw/Riemannian，不含 DL。
47. 30 条流水线家族配额不均：Riemannian 13 条为最多（结论焦点）。
48. P300 表用 NT/T 列表达类不平衡（non-target 通常远多于 target）。
49. SSVEP 类别数从 4 类（Lee2019_SSVEP）到 40 类（Wang2016）。
50. BNCI2014_004 仅 3 通道，是 MI 表最低通道配置。
51. Shin2017A 每类仅 10 试次，是 MI 表数据最稀缺者。
52. Schirrmeister2017 每类 240.8±37.7 试次，是 MI 表数据最充裕者。
53. EPFLP300 采样率 2048 Hz，为全文最高。
54. 论文 §6.2 预告 c-VEP 为未来方向，框架现已纳入 8 个 c-VEP 条目。
55. 论文 §6.4 明言跨数据集迁移评测尚缺。
56. 官网旧域名 moabb.neurotechx.com 与旧 wiki neurotechx.github.io/moabb 并存。
57. 库底层依赖 MNE-Python + scikit-learn + pyRiemann；DL 走 Braindecode。
58. pipeline 接口兼容任何 sklearn 兼容 Pipeline，用户可接入自研方法。
59. 库提供数据集提交表单，社区可扩展新数据集。
60. MOABB 全量基准的完整矩阵（36 数据集 × 30 流水线 × 多被试 × 5 折）是巨大工程量，DL 单折训练 <30 秒。

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