BCI Competition IV 2a数据集 只有一个A01T和A01E数据，请谨慎下载。 数据形状如下 data >>>(1000*22*288) label >>>(288*1)

脑机接口 基于神念科技（NeuroSky）的mindwave MOBILE2的脑机接口GUI 设备 原始数据的采集的是脑门和耳垂的电位差，并通过蓝牙传输数据 ！（pic / device.png） 数据采集 多名实验者在观看视频时采集脑电波数据，根据实验者的React，将数据标1或0（1代表情绪激动，0代表情绪平静） 在实际操作中发现数据标注的问题很大 无法实时的标注数据，因为标注有间隔，即观察到实验者React后才标注1 情绪往往是一个很复杂的东西，无法明确界定情绪应该标注为激动还是平静 采集设备比较简陋，实际过程中，脑门的电位采集处由于没有固定，实验者的微小动作可能会导致数据的很大React 算法 基于lightgbm（“ boosting_type”：“ gdbt”，“ objective”：“ binary”） 特征采集的单位是窗户（1000个采样点），每20（10/5/1）个采样

1、CNN，BCIC IV 2b，无，是.zip 2、ANN BCICIV_2a_gdf，83%，是.zip 3、CRAM，BCICIV 2a_gdf，59.1%，无.zip 7、CNN-SAE，数据BCICIV_2b_gdf，77%， 8、MISCNN，BCICIV_2a mat，73%，无.zip 9、LSTM+CRNN，BCI IV-2A，70%，无.zip 12、TCNet，BCIIV-2A，77.3%，无.zip 13、新算法，BCIIV-2A，2B，seed，数据集， 15、CNN，bciiv-2b，70.7%，无.zip

脑电运动想像数据集

人工智能-多节人工神经网络在IR-BCI信号特征提取中的应用.pdf

Brain-Computer Interfaces_Applying our Minds to Human-Computer Interaction Editors Tan_Nijholt ISSN 1571-5035 ISBN 978-1-84996-271-1 e-ISBN 978-1-84996-272-8

In: (B+H)CI: The Human in Brain-Computer Interfaces and the Brain in Human Computer Interaction. Desney S Tan, Anton Nijholt (eds.)

2003年，Wadsworth Center完成了BCI2000 的脑机接口系统框架项目。通过这个开源的框架系统，任何单位都可以比较方便的搭建脑机接口实验系统。

脑电信号-运动想象代码，搭建环境见博客

针对在Ｐ３００的脑－机接口（ＢＣＩ）汉字输入系统中输入速度较慢的问题，开发了一套新型的汉字拼音输 入在线脑－机接口系统．用户界面中设计新型的二级选择模式，减小了用户在实验中的视角转移，并且将自然 语言处理（ＮＬＰ）技术用到此系统中，可以使此套在线系统的正确率和速度都有所提高．实验结果表明：此改进 的Ｐ３００－ＢＣＩ系统汉字输入速率可达１．３７字·ｍｉｎ－１，有效地提高了汉字的输入速率；随着用户使用次数增 多，系统的效果会进一步得到提高，用户与外界交流将会更加方便快捷．