基于有限训练数据集的SSVEP分类数据集

数据集概述

本数据集为稳态视觉诱发电位（SSVEP）分类研究设计，包含五名受试者在5Hz、6Hz、7Hz、8Hz四种频率LED刺激下的脑电信号。数据分为训练集（前20秒）和测试集（后10秒），采用10-20系统O2、Oz、O1三个枕叶通道，采样频率256Hz，经滤波预处理后以MATLAB格式存储，适用于脑机接口领域的SSVEP分类算法研究。

文件详解

• 文件名称: SSVEP classification with a limited training dataset.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 压缩包内包含五名受试者的SSVEP实验数据，每位受试者对应8个MATLAB文件（4种刺激频率×训练/测试各1个），每个文件存储O2、Oz、O1三个通道的原始脑电信号。

适用场景

• 脑机接口研究: 开发基于有限训练数据的SSVEP实时分类算法
• 机器学习应用: 验证MLP、SVM、CNN等分类模型在小样本SSVEP数据中的性能
• 信号处理研究: 测试脑电信号增强方法对分类精度的提升效果
• 神经工程分析: 探究不同频率SSVEP信号的特征差异及分类规律