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。

l-曲线矩阵代码脑电数据集 Matlab中的大脑计算机接口/ EEG信号分析代码 该存储库包含用于EEG / BCI实验的基于Matlab的分析代码。 它提供给研究人员使用Jason Farquhar的论文进行分析或进行复制。 当前按“原样”提供。 通常，对代码本身进行了很好的注释（大多数情况下带有用法说明），但是几乎没有其他文档。 基于管道的分析方法规范； 例如jf_cvtrain（jf_welchpsd（jf_detrend（jf_reref（z）））） 自记录数据结构-核心数据结构以及原始数据，都包含描述其结构（哪些维度是哪个）以及对象的处理历史的元数据。 可以使用jf_disp（z）方法打印此历史记录 快速入门如果您已加载此框架（使用initPaths函数），并且在matlab路径中运行了一项分析，则可以执行以下操作： z = jf_import（'expt'，'subj'，'label'，X，{'ch'，'time'，'epoch'}，'Y'，Y）; ％假设X = [ch x时间x历元]原始eeg数据，％Y =每个历元的[epochs x 1]标签。 z = jf_addFo