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)

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

第三届BCI竞赛数据集dataset Ⅱ，包括数据集说明文档和测试集的目标字符。数据集在官网下很慢，这里分享一下matlab 格式资源，需要的自取。本人主页也有官网下载方法介绍的博客，时间充足的可去官网下载~

matlab带通代码BCI_EEGNet 2 个 BCI 竞赛数据集的 EEGNet 实现： Kaggle 竞赛数据集： BCI 竞赛 III 数据集 2： EEGNet CNN 架构 PyTorch 实现借鉴自：Sriram Ravindran： 代码中使用的所有数据都较早在 MATLAB 中使用 0.1-30 Hz 的二阶巴特沃斯滤波器进行带通滤波 流： 在从 BCI 竞赛数据集的链接获得的数据集上运行 .m 过滤文件 在从 Matlab 代码获得的过滤数据集上运行文件 BCI_III_DS_2_TestSet_PreProcessing.ipynb。 运行 BCI_III_DS_2_Filtered_Downsampled.ipynb 以获取 120 Hz 下采样数据的结果 修改 BCI_III_DS_2_TestSet_PreProcessing.ipynb 得到 240 Hz 原始数据的结果，然后运行 ​​BCI_III_DS_2_Filtered Data.ipynb 得到结果。 运行与上述相同的 matlab 预处理文件。 使用适当的文件路径运行 Kaggle Datas