数据集概述
本数据集为“Attention what is it like”相关的意识研究数据，包含基于脑电振荡的统计分析结果，涉及经验模态分解、方差膨胀因子计算、偏最小二乘回归等方法，记录枕叶和左颞叶瞬时振幅与频率振荡的相关性分析数据，共40个文件，涵盖文本、表格、电子表格及文档等格式。
文件详解
- 统计分析文档
- 文件名称：Code and statistical analysis in R.doc
- 文件格式：DOC
- 字段映射介绍：包含R语言代码及统计分析流程说明
- 脑电振荡处理数据文件（TXT格式，26个）
- 文件名称样本：write.csv_hhtIMFexpOzMask_Attention what is it like_P.txt、data_AmpostEEMD_PLS_Attention what is it like_P.txt等
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：记录经验模态分解（EMD）、希尔伯特-黄变换（HHT）处理结果、偏最小二乘回归（PLSR）输出、方差膨胀因子（VIF）计算结果等
- 脑电振荡数据表格（CSV格式，9个）
- 文件名称样本：Deriva_Oz_T5_8_9 part_ms_mv.csv、HzpostEEMDT5.csv等
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含脑电振荡振幅、频率数据及衍生变量，如msec（毫秒）、Exper（实验）、不同脑区（Oz、T5）的振荡指标等
- 相关性统计结果文件（XLSX格式，4个）
- 文件名称样本：modAmpostEEMDT5 significant multivariate correlation statistic (smc).xlsx等
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录显著多元相关统计量（sMC）结果
适用场景
- 神经科学意识研究：分析枕叶和左颞叶脑电振荡与意识现象的相关性
- 脑电信号处理方法验证：评估经验模态分解、希尔伯特-黄变换在脑电数据分析中的应用效果
- 统计方法应用研究：验证偏最小二乘回归、方差膨胀因子计算在神经数据中的适用性
- 意识相关脑电指标探索：挖掘脑电振荡振幅、频率与意识状态的关联特征
