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！

这个是本人读书期间课程的结题作业，利用离散小波变换（DWT）提取波恩Bonn脑电数据的时频域特征，训练支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），进行数据的二分类。 除此之外，报告也对一些基本的概念进行了介绍，算是一篇普及类的小报告吧，研究深度一般，里面有MATLAB实现的完整程序，希望能给各位带来一点入门的作用。 适合小白等刚刚进入人工智能领域的人员，研究深度一般。

脑电（EEG）的节律（即主要频率）： 节律：<4Hz 的成分； 节律：4Hz～8Hz 的成分； 节律：8Hz～13Hz 的成分； 节律：>13Hz 的成分。 （深睡） （浅睡） （清醒） （受刺激或思考）

64导 采样频率1000hz 静息态脑电 Ch1=Fp1,,0.1,µV Ch2=Fp2,,0.1,µV Ch3=F3,,0.1,µV Ch4=F4,,0.1,µV Ch5=C3,,0.1,µV Ch6=C4,,0.1,µV Ch7=P3,,0.1,µV Ch8=P4,,0.1,µV Ch9=O1,,0.1,µV Ch10=O2,,0.1,µV Ch11=F7,,0.1,µV Ch12=F8,,0.1,µV Ch13=T7,,0.1,µV Ch14=T8,,0.1,µV Ch15=P7,,0.1,µV Ch16=P8,,0.1,µV Ch17=Fz,,0.1,µV Ch18=Cz,,0.1,µV Ch19=Pz,,0.1,µV Ch20=EOG,,0.1,µV Ch21=FC1,,0.1,µV Ch22=FC2,,0.1,µV Ch23=CP1,,0.1,µV Ch24=CP2,,0.1,µV Ch25=FC5,,0.1,µV Ch26=FC6,,0.1,µV Ch27=CP5,,0.1,µV Ch28=CP6,,0.1,µV Ch29=FT9,,0.1,µV Ch30=FT10,,0.1,µV Ch31=TP9,,0.1,µV Ch32=TP10,,0.1,µV Ch33=F1,,0.1,µV Ch34=F2,,0.1,µV Ch35=C1,,0.1,µV Ch36=C2,,0.1,µV Ch37=P1,,0.1,µV Ch38=P2,,0.1,µV Ch39=AF3,,0.1,µV Ch40=AF4,,0.1,µV Ch41=FC3,,0.1,µV Ch42=FC4,,0.1,µV Ch43=CP3,,0.1,µV Ch44=CP4,,0.1,µV Ch45=PO3,,0.1,µV Ch46=PO4,,0.1,µV Ch47=F5,,0.1,µV Ch48=F6,,0.1,µV Ch49=C5,,0.1,µV Ch50=C6,,0.1,µV Ch51=P5,,0.1,µV Ch52=P6,,0.1,µV Ch53=AF7,,0.1,µV Ch54=AF8,,0.1,µV Ch55=FT7,,0.1,µV Ch56=FT8,,0.1,µV Ch57=TP7,,0.1,µV Ch58=TP8,,0.1,µV Ch59=PO7,,0.1,µV Ch60=PO8,,0.1,µV Ch61=Fpz,,0.1,µV Ch62=CPz,,0.1,µV Ch63=POz,,0.1,µV Ch64=Oz,,0.1,µV

对应于DEAP数据集，提取其微分熵特征，计算其微分熵特征。

这是一个Python模块，具有许多用于时间序列分析的函数，主要用于对脑电信号的分析。 例如具有傅里叶变换，带通滤波，小波变换等函数。 同时具有脑电特征提取中最常用的将脑电信号按不同的频率分解为多个频段信号的函数。进行频域特征的分析，提取微分熵频域特征等。

代码演示说明了脑电信号频谱、能量、功率谱密度等相关联系，详见https://www.xxy.ink/learn/bci/4.html

基于一个公开数据集和2008年BCI竞赛数据集，提供一个CNN-PSD运动想象二分类demo，详见https://www.xxy.ink/learn/bci/3.html。包含脑电PSD特征提取，运动想象卷积神经网络分类等。

基于一个公开数据集和一个BCI竞赛数据集，提供一个SVM-CSP运动想象二分类demo，详见https://www.xxy.ink/learn/bci/2.html。包含脑电CSP特征提取，运动想象支持向量机分类，bbci和biosig工具箱等。

脑电特征提取分类 EEG_Classifier，脑电特征提取分类 EEG_Classifier，脑电特征提取分类 EEG_Classifier