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脑电图数据集

EEG dataset 数据集用于“用户自愿短期想象任务中事件相关电位的稳健检测”研究，共56个文件，总字节1000013719

google_dataset
2019-12-06 更新
浏览 22
时间序列分类Brain computer interfaceEvent-related potentialElectroencephalographyPitch-imagery, counting task
EEG dataset

基本信息

模态
时间序列
大小
1.000013719 GB
任务类型
分类
许可
GPL
创建/更新时间
2019-12-06
版本
v1

资源简介

脑电图数据集

EEG dataset

EEG dataset 数据集用于“用户自愿短期想象任务中事件相关电位的稳健检测”研究，共56个文件，总字节1000013719。源站标签包括脑机接口、事件相关电位、脑电图、音高想象、计数任务、生物医学工程其他未分类；源站分类为生物医学工程其他未分类，许可为GPL（来源 figshare，GPL 许可）。

【数据集背景】

项目资助方：This research was supported by the MSIT (Ministry of Science and ICT), Korea, under the SW Starlab support program (IITP-2015-1107) supervised by the IITP (Institute for Information & Communications Technology Promotion).。源站首次发布：2019-05-08。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集是为研究“用户自主短期想象任务中事件相关电位的稳健检测”而收集的。

【数据结构与技术规格】

文件数 56 个，合计 1.00 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.8091242.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Biomedical engineering not elsewhere classified。主题标签：Brain computer interface、Event-related potential、Electroencephalography、Pitch-imagery, counting task。本站分类：神经系统疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Biomedical engineering not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/EEG_dataset/8091242

使用许可：GPL（https://www.gnu.org/copyleft/gpl.html）。

规范引用：lee, minho (2019). EEG dataset. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2019-12-06，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/EEG_dataset/8091242

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使用方式

数据集获取（Figshare）

命令行下载

curl -L -o "S1_test_mrk.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090587"
curl -L -o "S1_traning_cnt.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090590"
curl -L -o "S1_traning_mrk.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090593"
curl -L -o "S2_test_cnt.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090596"
curl -L -o "S2_test_mrk.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090599"
curl -L -o "S2_traning_cnt.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090602"
curl -L -o "S2_traning_mrk.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090605"
curl -L -o "S3_test_cnt.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/15090608"

文件清单

  • S1_test_mrk.mat（5.64 KB）
  • S1_traning_cnt.mat（30.16 MB）
  • S1_traning_mrk.mat（5.67 KB）
  • S2_test_cnt.mat（32.19 MB）
  • S2_test_mrk.mat（5.63 KB）
  • S2_traning_cnt.mat（29.89 MB）
  • S2_traning_mrk.mat（5.66 KB）
  • S3_test_cnt.mat（37.43 MB）
  • S3_test_mrk.mat（5.67 KB）
  • S3_traning_cnt.mat（41.27 MB）
  • S3_traning_mrk.mat（5.66 KB）
  • S4_test_cnt.mat（29.53 MB）
  • S4_test_mrk.mat（5.65 KB）
  • S4_traning_cnt.mat（30.20 MB）
  • S4_traning_mrk.mat（5.68 KB）
  • S5_test_cnt.mat（10.05 MB）
  • S5_test_mrk.mat（5.66 KB）
  • S5_traning_cnt.mat（10.57 MB）
  • S5_traning_mrk.mat（5.64 KB）
  • S6_test_cnt.mat（37.96 MB）

文件总体积 1.00 GB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

该数据集是为研究“用户自主短期想象任务中事件相关电位的稳健检测”而收集的。

许可

GPL

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.8091242.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/EEG_dataset/8091242）。

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