二维下料matlab代码临床大脑计算机接口挑战WCCI 2020格拉斯哥 这是在格拉斯哥举行的WCCI 2020上举行的“临床脑计算机接口挑战赛”竞赛的数据集。 有10例因左手或右手手指活动受损而受损的偏瘫性脑卒中患者的EEG数据。 每个参与者有两个文件。 以“ T”结尾的文件名表示训练文件，以“ E”结尾的文件名表示评估/测试文件。 例如，文件名“ Parsed_P05T”建议参与者P05的训练文件，而文件“ Parsed_P05E”建议针对同一参与者的评估/测试文件。 训练文件包含与每个试验相对应的标签，而没有提供用于评估/测试文件的试验标签。 比赛的目的是找到与评估/测试文件试验相对应的标签。 数据集说明 在这里，我们描述了数据集中每个文件的内容。 所有文件均为.mat（MATLAB）格式，因此可以使用MATLAB软件轻松打开。 打开任何参与者的任何培训文件（例如，文件“ Parsed_P05T”，这是参与者“ P05”的培训文件）时，您会发现两个变量“ rawdata”和“ labels”。 变量“ rawdata”是一个3-D矩阵，其尺寸格式为“ noOfTrial X no

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

Bastian Venthur

Milo：大脑控制的轮椅 Milo帮助人们导航，而无需动手或四肢。 我们认为它对于ALS，锁定综合征或其他形式的瘫痪患者特别有用。 我们的脑机接口利用脑电图（EEG），这是一种经济实惠，可访问且无创的技术，可以检测脑部活动。 具体而言，当用户想象运动时，Milo通过检测对运动感觉皮层（与运动相关的大脑区域）中的mu节律（7-13 Hz）的抑制来使用运动图像信号进行转向。 除运动图像外，还使用眨眼信号和下颌伪影来启动和停止动作，并表示需要转弯。 使用Milo，用户可以通过眨眼或握紧下巴在前进和停止之间切换。 他们可以通过简单地考虑左右手的运动来向左或向右转。 我们还为护理人员设计了一个Web应用程序，他们可以从中实时查看轮椅使用者的位置，以确保他们的安全。 如果用户的心律不正常或发生崩溃，也会将一条短信发送给护理人员。 此外，我们还实施了辅助驾驶功能，可用于跟踪墙和避开物体。 Github

通用空间模式（CSP）算法能够解决运动图像任务脑机接口（BCI）的二进制分类问题。 本文提出了一种基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的新方法，称为多尺度重叠FBCSP（MO-FBCSP）。 我们通过使用一对一（OvO）策略将CSP算法扩展到多类。 选择多个周期，并将其与包含有用信息的滤波器组的重叠频谱结合在一起。 在具有9个主题的基准BCI竞赛IV数据集2a上对该方法进行了评估。 随机森林（RF）分类器的平均准确度达到80％，相应的kappa值为0.734。 定量结果表明，该方案优于经典FBCSP算法超过12％。

适合初学者进行脑机接口部分的学习，有利于对脑机接口有初步的了解与认识