关于EEG信号的相关处理分析。医学信号处理的书，比较有名的书

Mike X Cohen的参考书的习题等相关的matlab 代码，主要是对 时间序列数据的分析

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小波联合时频分析（JTFA）+卷积神经网络（CNN）。 原始数据已使用Matlab Toolkit 。 我的工作是在ESI + JTFA过程之后，使用CNN对EEG数据进行分类。 通过ESI + JTFA流程预处理的数据集（.mat文件）可以通过。 可以从下载相应的预处理.Excel文件。 同时，该存储库中的代码基于原始EEG数据，无需ESI和JTFA流程，也可以取得良好的效果。 两个工作的“ MI_Pro

Improving working memory using EEG biofeedback

In the process of eye tracking , a subject may focus on a point for a longer time, we call it fixation points, theprocess between fixation points is a saccade. Here, we investigate into the correlation between eye-tracking data andEEG(Electroencep

基于deap数据集的情绪识别代码，包含数据 文件夹是一份可运行的源码及数据集包含python和matlab格式 压缩包是deap数据集相关的源码

基于LSTM的EEG脑电信号分类，数据集来自于BCI竞赛IV-2b 下载方法见我的博客 https://blog.csdn.net/fzf1996/article/details/88031737

毕业设计做的，相关我的博客链接https://blog.csdn.net/fzf1996/article/details/88031737 安装参考：https://blog.csdn.net/fzf1996/article/details/89525307 数据下载：http://www.bbci.de/competition/

睡眠研究对于人的身心健康和工作生活有着重要的意义。睡眠过程中不同状态的标注，是睡眠研究的一个基础工作。本文采用单通道的脑电信号数据，将数据输入到深度置信网络中进行特征表达和分类学习。通过利用39个晚上的睡眠数据进行测试，达到了82.26%的平均分类准确率。

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