电视控制实验(30名被试,4类,31通道EEG)

该数据集包含30名健康被试在执行基于P300的在线脑机接口任务以控制电视时的EEG记录。被试在LCD显示器上观看4类oddball范式中的闪烁视觉刺激

NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)
datacite
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时间序列分类ElectroencephalographyBrain-Computer InterfacesP300event-related potentialshome appliance controltransfer learningBIDSneuroscience
Television control experiment (30 subjects, 4 classes, 31 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

电视控制实验(30名被试,4类,31通道EEG)

Television control experiment (30 subjects, 4 classes, 31 EEG ch)

该数据集包含30名健康被试在执行基于P300的在线脑机接口任务以控制电视时的EEG记录。被试在LCD显示器上观看4类oddball范式中的闪烁视觉刺激。数据来自31个EEG通道,采样率500 Hz,每名被试有50个训练block和30个测试block。该数据集旨在支持家电控制和跨被试迁移学习研究(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30名健康参与者的EEG记录,他们执行基于P300的在线脑机接口任务以控制电视。参与者在LCD显示器上呈现的4类oddball范式中注意闪烁的视觉刺激。数据从31个EEG通道以500 Hz记录,每名被试有50个训练block和30个测试block。该数据集旨在支持家电控制和跨被试迁移学习研究。

【主题与分类】

主题标签:Electroencephalography、Brain-Computer Interfaces、P300、event-related potentials、home appliance control、transfer learning、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/nm000213?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

30名健康参与者执行一项基于P300的在线脑机接口任务以控制电视时的脑电图记录。参与者关注LCD显示屏上呈现的4类oddball范式中的闪烁视觉刺激。数据从31个脑电通道以500 Hz的频率记录,每位受试者包含50个训练区块和30个测试区块。该数据集旨在支持家电控制和跨受试者迁移学习研究。

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

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