空调控制实验(10名被试,4类,25通道EEG)

该数据集包含10名健康被试在执行基于P300的在线脑机接口任务以控制空调时的EEG记录。实验采用四类视觉oddball范式,在LCD显示器上呈现靶刺激与非靶刺激,通过25个通道以500 Hz采样,每名被试包含50个训练block和30个测试block

NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)
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时间序列分类EEGP300event-related potentialsBrain-Computer Interfaceshome appliance controlvisual oddball paradigmBIDSneuroscience
Air conditioner control experiment (10 subjects, 4 classes, 25 EEG ch)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-04
版本
1.0.4

资源简介

空调控制实验(10名被试,4类,25通道EEG)

Air conditioner control experiment (10 subjects, 4 classes, 25 EEG ch)

该数据集包含10名健康被试在执行基于P300的在线脑机接口任务以控制空调时的EEG记录。实验采用四类视觉oddball范式,在LCD显示器上呈现靶刺激与非靶刺激,通过25个通道以500 Hz采样,每名被试包含50个训练block和30个测试block。数据可用于基于ERP的脑机接口家电控制研究以及跨被试迁移学习(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):来自10名健康被试的EEG记录,被试执行基于P300的在线脑机接口任务以控制空调。在LCD显示器上使用四类视觉oddball范式,包含靶刺激与非靶刺激闪烁。数据以500 Hz从25个通道记录,每名被试有50个训练block和30个测试block。该数据集支持基于ERP的脑机接口家电控制及跨被试迁移学习研究。

【主题与分类】

主题标签:EEG、P300、event-related potentials、Brain-Computer Interfaces、home appliance control、visual oddball paradigm、BIDS、neuroscience。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://nemar.org/dataset/nm000222?v=v1.0.4

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

10名健康参与者执行基于P300的在线脑机接口任务以控制空调时的脑电图记录。实验采用LCD显示器上的四类视觉oddball范式,包含靶刺激和非靶刺激闪烁。数据以500 Hz的频率从25个通道记录,每位受试者包含50个训练组块和30个测试组块。该数据集支持基于事件相关电位的脑机接口用于家电控制及跨受试者迁移学习的研究。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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