内容概要：本文探讨了TDCA算法在自行采集的数据上效果不佳的原因，从数据采集、实验范式设计、数据预处理及算法应用与优化四个方面进行了详细分析。数据采集方面包括电极接触不良、设备差异、采样率不合适和实验环境干扰；实验范式设计方面涉及刺激参数不合适和试验设计不完善；数据预处理方面涵盖滤波处理不当与数据归一化问题；算法应用与优化方面则指出参数设置不合理、模型训练不足以及个体差异未被充分考虑等问题。此外，还提及了数据标注错误和软件或代码实现问题的影响。; 适合人群：从事脑机接口研究、神经工程领域的科研人员和技术开发者。; 使用场景及目标：①帮助研究人员排查TDCA算法应用效果不佳的具体原因；②为优化TDCA算法提供理论依据和技术指导；③提高自行采集数据的质量和算法性能，促进相关研究的发展。; 阅读建议：读者应结合自身研究背景和实际情况，针对文中提到的各项问题逐一排查，并根据具体情况进行相应的改进措施。同时，建议关注最新的研究成果和技术进展，不断优化数据采集和处理流程。

文件中包括实验的脑电数据、代码、实验效果表和图。

前言几乎所有脑电初学者都是从 EEGLAB 开始接触脑电预处理过程的，EEGLAB 浅显直观的 GUI 界面再或是基于 MATLAB 的代码操作影响了一代脑电人

用于脑电信号了解及学习，下载配合文章代码即可运行。 文章链接：https://blog.csdn.net/qq_41958946/article/details/127691341?spm=1001.2014.3001.5501

包含完整的seed脑电数据集

此数据集来自波恩大学的研究团队，是Andrzejak等人于2001年建立的，一直应用于癫痫病检测的研究中。数据集包含F、N、O、S、Z五类数据，每类数据包含单通道例子100个。 适合课题：癫痫自动检测、人工智能、数据分类、SVM训练、CNN训练、机器学习等等吧 适合人群：研究人员、学生或研究生 因为数据集大小有限，训练深度模型必须扩充样本数量。 本人研究生期间做的作业用到了这个数据集，公共数据集，欢迎下载！

用于脑电信号分析的matlab算法，对数据进行PCA处理及SVM分类。

脑电运动想像数据集

常用的EEG脑电数据处理，读写，头皮地形图的绘制及ANOVA-ptest方差统计检验代码 好用，易懂，已注释

AAR插件是MATLAB脚本的集合，实现了几种先进的方法（无论如何在2008年……），用于自动校正EEG中的眼部和肌肉伪影。在相当过时的教程文档中简要介绍了该工具箱的功能，您可以使用.pdf或html格式获取该文档。 该工具箱是作为EEGLAB插件实现的，但是如果您不需要或不想使用EEGLAB的GUI，也可以在没有EEGLAB的情况下使用。当前版本实现了几种全自动的方法来校正眼（EOG）伪影，以及一种自动的方法来校正肌肉（EMG）伪影。